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Los revisores de G2 informan que TensorFlow sobresale en el entrenamiento de modelos, con usuarios destacando su efectividad para tareas complejas de redes neuronales. Un usuario mencionó: "He estado usando TensorFlow durante los últimos 2 meses... fue muy eficiente para hacer todas las cosas complejas de redes neuronales."
Los usuarios dicen que Amazon SageMaker proporciona una experiencia fluida para desplegar aplicaciones, con comentarios que destacan su capacidad para acelerar el proceso de implementación. Un revisor afirmó: "Realmente ayuda a desplegar aplicaciones más rápido y de una manera muy conveniente."
Los revisores mencionan que TensorFlow tiene un fuerte enfoque en las capacidades de visión por computadora, con usuarios apreciando sus funciones integradas para aplicaciones relacionadas con video. Un usuario comentó: "Las funciones integradas relacionadas con video son una gran adición."
Según las reseñas verificadas, Amazon SageMaker destaca en su soporte integral para el ciclo de vida del aprendizaje automático, permitiendo a los usuarios gestionar todo, desde la preparación de datos hasta el despliegue de modelos en una sola plataforma. Un usuario señaló: "Amazon SageMaker apoya todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático, desde la preparación de datos hasta el despliegue de modelos, en un solo lugar."
Los revisores de G2 destacan que TensorFlow tiene una puntuación de satisfacción general más alta, indicando una experiencia de usuario más favorable en general. Esto se refleja en su puntuación G2 de 69.76 en comparación con el 59.32 de SageMaker, sugiriendo que los usuarios de TensorFlow se sienten más positivamente sobre su experiencia.
Los usuarios informan que aunque ambas plataformas son efectivas, la facilidad de uso de Amazon SageMaker es ligeramente mejor, con una puntuación de 8.4. Esto está respaldado por comentarios que enfatizan su interfaz intuitiva, lo que facilita a los usuarios navegar por el proceso de aprendizaje automático.
Amazon SageMaker vs TensorFlow
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Amazon SageMaker es más fácil de usar, configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Amazon SageMaker.
Los revisores consideraron que TensorFlow satisface mejor las necesidades de su empresa que Amazon SageMaker.
Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que TensorFlow es la opción preferida.
En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de TensorFlow sobre Amazon SageMaker.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Amazon SageMaker
No hay precios disponibles
TensorFlow
No hay precios disponibles
Prueba Gratuita
Amazon SageMaker
No hay información de prueba disponible
TensorFlow
No hay información de prueba disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.6
38
9.1
119
Facilidad de uso
8.4
39
8.0
123
Facilidad de configuración
8.5
26
8.3
101
Facilidad de administración
8.4
20
7.9
39
Calidad del soporte
8.6
34
8.7
106
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
¿Cuál es la mejor manera de integrar modelos de Sagemaker con Kubernetes?
1 Comentario
VJ
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-sagemaker-operators-for-kubernetes/Leer más
¿Cómo hago para que esta plataforma llegue a la mayoría de mis desarrolladores?
1 Comentario
VJ
puedes gestionar el acceso a través de usuarios y roles de IAM y darles acceso según sus necesidades, Sagemaker por defecto tiene todas las características...Leer más
Amazon SageMaker no tiene más discusiones con respuestas
Con más de 3 millones de reseñas, podemos proporcionar los detalles específicos que te ayudarán a tomar una decisión informada de compra de software para tu negocio. Encontrar el producto adecuado es importante, permítenos ayudarte.