Azure Machine Learning Bewertungen & Produktdetails

Der Dienst ist einfach zu bedienen und hat viele interessante Funktionen zum Hochladen von Daten und zum Erkennen von Mustern. Die Benutzeroberfläche könnte besser sein, ergänzt aber meine Bedürfnisse. Wenn Sie Zweifel an der Implementierung haben, gibt es viele Informationen im Internet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Sobald Sie gelernt haben, wie man mit diesem Dienst arbeitet, ist er einfach zu benutzen, aber die Benutzeroberfläche fühlt sich unordentlich an und Sie müssen viele Klicks machen, um die gewünschte Option zu finden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Azure Machine Learning verwendet eine geschichtete Form, um Ihre benutzerdefinierte Lernanwendung zu erstellen. Wenn Sie die Struktur sehr vereinfacht halten, können Sie Ihre Datensätze in separate Gruppen aufteilen und sie nur dann referenzieren, wenn Sie sie benötigen, und den Zugriff auf Einzelpersonen zuweisen, wobei Daten für eine weitere menschliche Überprüfung gekennzeichnet werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Anpassungsbeschränkungen, zum Beispiel, wenn Azure Machine Learning wie der Bau eines Hauses wäre, helfen Ihnen Ihre vorgefertigten Wände, Türen und Fenster, schnell und einfach "anzufangen", auch wenn Sie kein professioneller Bauherr sind. Aber wenn Sie ein sehr spezifisches Design im Kopf haben oder ungewöhnliche Merkmale berücksichtigen müssen, müssen Sie möglicherweise einige Komponenten selbst anpassen. Da dies eine so spezialisierte Software innerhalb von Azure ist, ist es unwahrscheinlich, dass Sie schnell jemanden finden, der Ihnen dabei hilft oder es auslagern und ihnen die Details erklären können, um Ihnen tatsächlich zu helfen. Dies könnte also lange Stunden bedeuten, in denen Sie nur durch Versuch und Irrtum arbeiten, bis Sie die gewünschten Ergebnisse erzielen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Azure Machine Learning ist ein leistungsstarker Cloud-Dienst, der den Lebenszyklus von Machine-Learning-Projekten verwaltet.

Es ermöglicht uns, mit dem Team über Notebooks, serverloses Computing, Daten und mehr zusammenzuarbeiten.

Wir können Machine-Learning-Modelle einfach mit Skalierbarkeit bereitstellen und sie mit MLOps verwalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die kostenlose Version hat begrenzten Speicherplatz, was uns bei größeren Projekten einschränkt.

Viele Probleme bei der Integration mit Tensorflow.

Die Kosten hätten niedriger sein sollen, da es einige Nachteile bei Azure Machine Learning gibt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Eines der herausragenden Merkmale von Azure Machine Learning ist seine Skalierbarkeit und Integration mit anderen Azure-Diensten. Es ermöglicht nahtlose Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen, was es einfacher macht, die Leistungsfähigkeit von KI in verschiedenen Anwendungen zu nutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ein potenzieller Nachteil ist die Lernkurve für Benutzer, die neu bei Azure oder im Bereich des maschinellen Lernens im Allgemeinen sind. Es kann einige Zeit dauern, sich mit den Werkzeugen und Prozessen der Plattform vertraut zu machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Azure Machine Learning bietet mehrere überzeugende Funktionen, aber wenn ich eine wählen müsste, wäre es die nahtlose Integration mit anderen Azure-Diensten. Es bietet ein umfassendes Ökosystem für Cloud-Computing, und Azure Machine Learning nutzt dieses Ökosystem, um eine reibungslose Datenvorbereitung, Modelltraining, Bereitstellung und Überwachung zu ermöglichen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist eine leistungsstarke Plattform mit vielen Vorteilen, aber es gibt Bereiche, in denen sie benutzerfreundlicher, kostengünstiger und leistungsfähiger sein könnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dieses Produkt hilft mir, Modelle für meine Cybersecurity-Projekte zu trainieren, was meine Arbeit besser und einfacher macht. Jetzt ist es Teil meiner täglichen Produkte, da es einfach zu trainieren, implementieren und in meine Werkzeuge und Projekte zu integrieren ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Kosten können eine Grenze sein, aber dann merkt man, dass es sich völlig lohnt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt viele Dinge, die ich an Azure Machine Learning mag, aber eines der besten Dinge ist seine Skalierbarkeit entsprechend den Anforderungen, was es kosteneffizient macht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nichts, was man nicht mögen könnte, aber wenn ich eines wählen müsste, dann braucht es Zeit, es zu meistern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das, was ich am meisten an Azure Machine mag, ist die Benutzerfreundlichkeit für normale Benutzer und die Benutzererfahrung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das, was ich nicht mag, ist das Limit oder der Service, wenn es mehr wäre, wäre es großartig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die meisten Dienste sind vordefiniert, um den geschäftlichen Anforderungen gerecht zu werden. Es ist einfach, das Experiment zu erstellen, das Verständnis des Algorithmus ist einfach und wir können das Modell als Webdienst bereitstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nichts Spezifisches zu erklären, jedoch kann Azure kostenmäßig überdenken, um wettbewerbsfähige Preise anzubieten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist einfach zu verwenden und zu starten. Wir können die Modelle sehr effizient als Webdienst mit Azure ML bereitstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist etwas schwierig, die Daten zu integrieren, während neue Modelle erstellt werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.