Top 10 Azure Machine Learning Studio Alternativen & Wettbewerber

(88)4.3 von 5

Azure Machine Learning ist nicht die einzige Option für Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen. Entdecken Sie andere konkurrierende Optionen und Alternativen. Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen ist eine weit verbreitete Technologie, und viele Menschen suchen nach leistungsstark, einfach verwaltet-Softwarelösungen mit drag-and-drop, vorgefertigte algorithmen, und modell-training. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu Azure Machine Learning zu berücksichtigen sind, beinhalten features. Die beste Gesamtalternative zu Azure Machine Learning ist Vertex AI. Andere ähnliche Apps wie Azure Machine Learning sind Dataiku, Amazon SageMaker, Altair AI Studio, und Alteryx. Azure Machine Learning Alternativen finden Sie in Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, aber sie könnten auch in Generative KI-Infrastruktur-Software oder Analyseplattformen sein.

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Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu Azure Machine Learning

Vertex AI
Dataiku
Amazon SageMaker
Altair AI Studio
Alteryx
IBM Watson Studio
MATLAB
DataRobot

Top 10 Alternativen zu Azure Machine Learning kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie Azure Machine Learning im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Informationstechnologie und Dienstleistungen, Bildungsmanagement, und Krankenhaus & Gesundheitswesen überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

Vertex AI

Von Google

4.3/5

(628)

Produktbeschreibung

Vertex AI ist eine verwaltete Plattform für maschinelles Lernen (ML), die Ihnen hilft, ML-Modelle schneller und einfacher zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie umfasst eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow sowie eine Vielzahl von Tools und Diensten, die Sie bei jedem Schritt des Prozesses unterstützen. Vertex AI Workbench ist eine cloudbasierte IDE, die in Vertex AI enthalten ist. Sie erleichtert die Entwicklung und das Debuggen von ML-Code. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen, die Sie bei Ihrem ML-Workflow unterstützen, wie z.B. Codevervollständigung, Linting und Debugging. Vertex AI und Vertex AI Workbench sind eine leistungsstarke Kombination, die Ihnen helfen kann, Ihre ML-Entwicklung zu beschleunigen. Mit Vertex AI können Sie sich auf den Aufbau und das Training Ihrer Modelle konzentrieren, während Vertex AI Workbench den Rest übernimmt. Dies gibt Ihnen die Freiheit, produktiver und kreativer zu sein, und hilft Ihnen, Ihre Modelle schneller in die Produktion zu bringen. Wenn Sie nach einer leistungsstarken und benutzerfreundlichen ML-Plattform suchen, ist Vertex AI eine großartige Option. Mit Vertex AI können Sie ML-Modelle schneller und einfacher als je zuvor erstellen, trainieren und bereitstellen.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Machine Learning, dass Vertex AI ist:

Teurer

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit Azure Machine Learning Studio:

MLOps-Plattformen

Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Generative KI-Infrastruktur

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Dataiku

Von Dataiku

4.4/5

(188)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Machine Learning, dass Dataiku ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit Azure Machine Learning Studio:

MLOps-Plattformen

Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Generative KI-Infrastruktur

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Amazon SageMaker

Von Amazon Web Services (AWS)

4.2/5

(48)

Produktbeschreibung

Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Dienst, der Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglicht, Machine-Learning-Modelle (ML) in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Es bietet eine umfassende Suite von Tools und Infrastruktur, die den gesamten ML-Workflow von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung rationalisiert. Mit SageMaker können Benutzer schnell auf Trainingsdaten zugreifen, Algorithmen auswählen und optimieren sowie Modelle in einer sicheren und skalierbaren Umgebung bereitstellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs): SageMaker bietet eine einheitliche, webbasierte Oberfläche mit integrierten IDEs, einschließlich JupyterLab und RStudio, die eine nahtlose Entwicklung und Zusammenarbeit ermöglichen. - Vorgefertigte Algorithmen und Frameworks: Es umfasst eine Auswahl optimierter ML-Algorithmen und unterstützt beliebte Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Apache MXNet, was Flexibilität in der Modellentwicklung ermöglicht. - Automatisierte Modelloptimierung: SageMaker kann Modelle automatisch optimieren, um optimale Genauigkeit zu erreichen, wodurch der Zeit- und Arbeitsaufwand für manuelle Anpassungen reduziert wird. - Skalierbares Training und Bereitstellung: Der Dienst verwaltet die zugrunde liegende Infrastruktur, was ein effizientes Training von Modellen auf großen Datensätzen und deren Bereitstellung über automatisch skalierende Cluster für hohe Verfügbarkeit ermöglicht. - MLOps und Governance: SageMaker bietet Tools zur Überwachung, Fehlerbehebung und Verwaltung von ML-Modellen, um robuste Abläufe und die Einhaltung von Unternehmenssicherheitsstandards zu gewährleisten. Primärer Wert und gelöstes Problem: Amazon SageMaker adressiert die Komplexität und ressourcenintensive Natur der Entwicklung und Bereitstellung von ML-Modellen. Durch das Angebot einer vollständig verwalteten Umgebung mit integrierten Tools und skalierbarer Infrastruktur beschleunigt es den ML-Lebenszyklus, reduziert den betrieblichen Aufwand und ermöglicht es Organisationen, effizienter Erkenntnisse und Wert aus ihren Daten zu gewinnen. Dies befähigt Unternehmen, schnell zu innovieren und KI-Lösungen zu implementieren, ohne umfangreiche interne Expertise oder Infrastrukturmanagement zu benötigen.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Machine Learning, dass Amazon SageMaker ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Einfacher, geschäfte zu machen mit

Gemeinsame Kategorien mit Azure Machine Learning Studio:

MLOps-Plattformen

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Generative KI-Infrastruktur

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

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Alteryx

Von Alteryx

4.6/5

(668)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Machine Learning, dass Alteryx ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Einfacher, geschäfte zu machen mit

Gemeinsame Kategorien mit Azure Machine Learning Studio:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

IBM Watson Studio

Von IBM

4.2/5

(165)

Produktbeschreibung

IBM Watson Studio beschleunigt die für die Integration von KI in Ihr Unternehmen erforderlichen Workflows für maschinelles Lernen und Deep Learning, um Innovationen voranzutreiben. Es bietet eine Reihe von Tools für Datenwissenschaftler, Anwendungsentwickler und Fachexperten, um gemeinsam und einfach mit Daten zu arbeiten und diese Daten zu nutzen, um Modelle in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Machine Learning, dass IBM Watson Studio ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Gemeinsame Kategorien mit Azure Machine Learning Studio:

MLOps-Plattformen

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

MATLAB

Von MathWorks

4.5/5

(764)

Produktbeschreibung

MATLAB ist eine hochentwickelte Programmier- und numerische Rechenumgebung, die von Ingenieuren und Wissenschaftlern weit verbreitet für Datenanalyse, Algorithmusentwicklung und Systemmodellierung genutzt wird. Es bietet eine Desktop-Umgebung, die für iterative Analyse- und Designprozesse optimiert ist, zusammen mit einer Programmiersprache, die Matrix- und Array-Mathematik direkt ausdrückt. Die Live-Editor-Funktion ermöglicht es Benutzern, Skripte zu erstellen, die Code, Ausgaben und formatierten Text in einem ausführbaren Notizbuch integrieren. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenanalyse: Werkzeuge zum Erkunden, Modellieren und Analysieren von Daten. - Grafiken: Funktionen zur Visualisierung und Erkundung von Daten durch verschiedene Diagramme und Charts. - Programmierung: Möglichkeiten zur Erstellung von Skripten, Funktionen und Klassen für angepasste Workflows. - App-Entwicklung: Einrichtungen zur Entwicklung von Desktop- und Webanwendungen. - Externe Sprachschnittstellen: Integration mit Sprachen wie Python, C/C++, Fortran und Java. - Hardware-Konnektivität: Unterstützung für die Verbindung von MATLAB mit verschiedenen Hardware-Plattformen. - Paralleles Rechnen: Fähigkeit, groß angelegte Berechnungen durchzuführen und Simulationen mit Multicore-Desktops, GPUs, Clustern und Cloud-Ressourcen zu parallelisieren. - Bereitstellung: Optionen zum Teilen von MATLAB-Programmen und deren Bereitstellung in Unternehmensanwendungen, eingebetteten Geräten und Cloud-Umgebungen. Primärer Wert und Benutzerlösungen: MATLAB vereinfacht komplexe mathematische Berechnungen und Datenanalysetätigkeiten, wodurch Benutzer effizient Algorithmen und Modelle entwickeln können. Seine umfassenden Toolboxes und interaktiven Apps erleichtern schnelles Prototyping und iteratives Design, was die Entwicklungszeit verkürzt. Die Skalierbarkeit der Plattform ermöglicht einen nahtlosen Übergang von der Forschung zur Produktion und unterstützt die Bereitstellung auf verschiedenen Systemen ohne umfangreiche Codeänderungen. Durch die Integration mit mehreren Programmiersprachen und Hardware-Plattformen bietet MATLAB eine vielseitige Umgebung, die die vielfältigen Bedürfnisse von Ingenieuren und Wissenschaftlern in verschiedenen Branchen adressiert.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Machine Learning, dass MATLAB ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Teurer

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit Azure Machine Learning Studio:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

DataRobot

Von DataRobot

4.4/5

(26)

Produktbeschreibung

Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Machine Learning, dass DataRobot ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Gemeinsame Kategorien mit Azure Machine Learning Studio:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Low-Code Machine-Learning-Plattformen

Google Cloud AutoML

Von Google

4.1/5

(22)

Produktbeschreibung

Google Cloud AutoML ist eine Suite von maschinellen Lernprodukten, die Entwicklern mit begrenzter Expertise ermöglichen soll, hochwertige, maßgeschneiderte Modelle zu trainieren, die auf ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Durch die Nutzung von Googles fortschrittlichen Transfer-Learning- und Neural-Architecture-Search-Technologien vereinfacht AutoML den Prozess des Erstellens, Bereitstellens und Skalierens von maschinellen Lernmodellen und macht KI für ein breiteres Publikum zugänglicher. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Automatisiertes Modelltraining: AutoML automatisiert die Auswahl der Modellarchitektur und die Abstimmung der Hyperparameter, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen und speziellem Wissen reduziert wird. - Benutzerfreundliche Oberfläche: Die Plattform bietet eine intuitive grafische Benutzeroberfläche, die es den Nutzern ermöglicht, Daten hochzuladen, Modelle zu trainieren und Bereitstellungen einfach zu verwalten. - Vielseitige Modelltypen: AutoML unterstützt verschiedene Datentypen und Aufgaben durch spezialisierte Dienste: - AutoML Vision: Für Bildklassifizierung und Objekterkennung. - AutoML Natural Language: Für Textklassifizierung, Sentimentanalyse und Entitätserkennung. - AutoML Translation: Für die Erstellung benutzerdefinierter Übersetzungsmodelle zwischen Sprachpaaren. - AutoML Video Intelligence: Für Videoklassifizierung und Objektverfolgung. - AutoML Tables: Für strukturierte Datenaufgaben wie Regression und Klassifikation. - Nahtlose Integration: AutoML integriert sich mit anderen Google Cloud-Diensten und erleichtert so effizientes Datenmanagement, Modellbereitstellung und Skalierbarkeit. Primärer Wert und Problemlösung: Google Cloud AutoML demokratisiert das maschinelle Lernen, indem es Nutzern ohne tiefgehende technische Expertise ermöglicht, benutzerdefinierte Modelle zu entwickeln und bereitzustellen. Diese Zugänglichkeit erlaubt es Unternehmen, die Kraft der KI zu nutzen, um komplexe Probleme zu lösen, wie z.B. die Verbesserung von Kundenerfahrungen durch personalisierte Empfehlungen, die Automatisierung der Inhaltsmoderation, die Verbesserung von Übersetzungsdiensten und das Gewinnen von Erkenntnissen aus großen Datensätzen. Durch die Reduzierung der Eintrittsbarrieren befähigt AutoML Organisationen, zu innovieren und in ihren jeweiligen Branchen wettbewerbsfähig zu bleiben.

Rezensenten sagen im Vergleich zu Azure Machine Learning, dass Google Cloud AutoML ist:

Langsamer, um den roi zu erreichen

Besser bei der erfüllung von anforderungen

Brauchbarer

Gemeinsame Kategorien mit Azure Machine Learning Studio:

Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen

Low-Code Machine-Learning-Plattformen