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Comparar AWS Bedrock y Azure Machine Learning 
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Vistazo
Segmentos de Mercado
Empresa (38.6% de las reseñas)
Empresa (38.8% de las reseñas)
Precios de Nivel de Entrada
No hay precios disponibles
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AWS Bedrock
Calificación Estelar
(44)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.6% de las reseñas)
Pros & Cons
Precios de Nivel de Entrada
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Aprende más sobre AWS BedrockAzure Machine Learning
Calificación Estelar
(88)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Pros & Cons
Precios de Nivel de Entrada
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Aprende más sobre Azure Machine LearningResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Azure Machine Learning destaca en Facilidad de Uso con una puntuación de 8.6, mientras que AWS Bedrock tiene una puntuación ligeramente inferior de 8.3. Los revisores mencionan que la interfaz intuitiva de Azure y su documentación completa facilitan que los principiantes comiencen.
- Los revisores mencionan que AWS Bedrock brilla en Escalabilidad, logrando una puntuación de 9.2 en comparación con el 8.9 de Azure. Los usuarios en G2 destacan la infraestructura robusta de AWS que soporta implementaciones a gran escala y alta disponibilidad para aplicaciones de IA generativa.
- Los usuarios dicen que Azure Machine Learning ofrece características superiores de Desarrollo de Modelos, particularmente en la funcionalidad de Arrastrar y Soltar, con una puntuación de 8.9 frente al 8.2 de AWS Bedrock. Los revisores aprecian las herramientas fáciles de usar de Azure que simplifican el proceso de entrenamiento de modelos.
- Los usuarios de G2 informan que AWS Bedrock proporciona mejores capacidades de Procesamiento de Lenguaje Natural, con una puntuación de 8.7 en comparación con el 7.9 de Azure. Los revisores mencionan que los algoritmos preconstruidos de AWS para tareas de PLN son más efectivos y fáciles de implementar.
- Los usuarios en G2 destacan el fuerte Calidad de Soporte de Azure, ambos con una puntuación de 8.6, pero los revisores mencionan que el equipo de soporte de Azure es más receptivo y útil para resolver problemas rápidamente, mejorando la experiencia general del usuario.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning tiene una característica más completa de Cumplimiento de la IA con el RGPD y Regulaciones, con una puntuación de 7.9, mientras que la puntuación de AWS Bedrock es inferior con 7.6. Los usuarios aprecian el enfoque proactivo de Azure hacia el cumplimiento, lo cual es crucial para aplicaciones a nivel empresarial.
AWS Bedrock vs Azure Machine Learning
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Azure Machine Learning es más fácil de usar y hacer negocios en general. Sin embargo, prefirieron la facilidad de configuración con AWS Bedrock, junto con la administración.
- Los revisores consideraron que AWS Bedrock satisface mejor las necesidades de su empresa que Azure Machine Learning.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Azure Machine Learning es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de AWS Bedrock sobre Azure Machine Learning.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
AWS Bedrock
No hay precios disponiblesAzure Machine Learning
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
AWS Bedrock
No hay información de prueba disponibleAzure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.6
44
8.5
81
Facilidad de uso
8.1
44
8.5
80
Facilidad de configuración
8.4
43
8.3
57
Facilidad de administración
9.0
15
8.3
49
Calidad del soporte
8.5
43
8.6
74
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.5
14
8.6
47
Dirección del producto (% positivo)
9.5
43
9.0
80
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
No hay suficientes datos
8.4
56
Sistema
No hay suficientes datos disponibles
8.6
22
Desarrollo de modelos
No hay suficientes datos disponibles
8.6
51
No hay suficientes datos disponibles
8.9
54
No hay suficientes datos disponibles
8.3
53
No hay suficientes datos disponibles
8.7
52
Desarrollo de modelos
No hay suficientes datos disponibles
8.4
21
Servicios de aprendizaje automático/profundo
No hay suficientes datos disponibles
8.1
45
No hay suficientes datos disponibles
7.9
45
No hay suficientes datos disponibles
7.8
38
No hay suficientes datos disponibles
8.2
42
Servicios de aprendizaje automático/profundo
No hay suficientes datos disponibles
8.7
21
No hay suficientes datos disponibles
8.5
21
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.8
50
No hay suficientes datos disponibles
8.7
51
No hay suficientes datos disponibles
8.9
51
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.5
10
No hay suficientes datos disponibles
8.2
10
No hay suficientes datos disponibles
7.5
10
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
8.3
14
No hay suficientes datos
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
8.9
14
No hay suficientes datos disponibles
8.5
13
No hay suficientes datos disponibles
8.2
14
No hay suficientes datos disponibles
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
8.1
14
No hay suficientes datos disponibles
8.5
14
No hay suficientes datos disponibles
7.9
14
No hay suficientes datos disponibles
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
8.6
14
No hay suficientes datos disponibles
8.8
14
No hay suficientes datos disponibles
8.2
14
No hay suficientes datos disponibles
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
8.6
14
No hay suficientes datos disponibles
8.7
14
No hay suficientes datos disponibles
8.5
14
No hay suficientes datos disponibles
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
7.7
14
No hay suficientes datos disponibles
7.7
14
No hay suficientes datos disponibles
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
8.2
5
No hay suficientes datos
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
8.0
5
No hay suficientes datos disponibles
7.3
5
No hay suficientes datos disponibles
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
8.7
5
No hay suficientes datos disponibles
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
7.7
5
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
8.3
5
No hay suficientes datos disponibles
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
9.0
5
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Constructores de Agentes de IAOcultar 14 característicasMostrar 14 características
7.9
8
No hay suficientes datos
Personalización - Constructores de Agentes de IA
7.9
7
No hay suficientes datos disponibles
7.6
7
No hay suficientes datos disponibles
7.7
8
No hay suficientes datos disponibles
Funcionalidad - Constructores de Agentes de IA
7.5
8
No hay suficientes datos disponibles
7.4
7
No hay suficientes datos disponibles
7.4
7
No hay suficientes datos disponibles
8.1
7
No hay suficientes datos disponibles
Datos y Análisis - Constructores de Agentes de IA
8.1
7
No hay suficientes datos disponibles
8.1
7
No hay suficientes datos disponibles
9.3
7
No hay suficientes datos disponibles
Integración - Constructores de Agentes de IA
8.3
7
No hay suficientes datos disponibles
8.3
7
No hay suficientes datos disponibles
7.9
7
No hay suficientes datos disponibles
7.5
6
No hay suficientes datos disponibles
Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo CódigoOcultar 6 característicasMostrar 6 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Ingesta y Preparación de Datos - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Construcción de Modelos y Automatización - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
AWS Bedrock y Azure Machine Learning está categorizado como Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps) y Infraestructura de IA Generativa
Categorías Únicas
AWS Bedrock está categorizado como Constructores de Agentes de IA
Azure Machine Learning está categorizado como Plataformas de MLOps, Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, y Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
AWS Bedrock
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Azure Machine Learning
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Pequeña Empresa
(50 o menos empleados)
Mediana Empresa
(51-1000 empleados)
Empresa
(> 1000 empleados)
Industria de los revisores
Tecnología de la Información y Servicios
22.7%
Software informático
18.2%
Servicios financieros
6.8%
Consultoría
4.5%
venta al por menor
4.5%
Otro
43.2%
Tecnología de la Información y Servicios
28.2%
Software informático
14.1%
Consultoría de Gestión
8.2%
Gestión de la educación
5.9%
Educación Superior
4.7%
Otro
38.8%
Principales Alternativas
Discusiones
AWS Bedrock no tiene discusiones con respuestas
¿Para qué se utiliza Azure Machine Learning Studio?
1 Comentario
AR
En resumen, para construir, desplegar y gestionar modelos de alta calidad más rápido y con confianza.Leer más
Azure Machine Learning no tiene más discusiones con respuestas
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