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Pequeña empresa (87.5% de las reseñas)
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$30 per month
Azure Machine Learning
Calificación Estelar
(88)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Pros & Cons
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Aprende más sobre Azure Machine LearningBigML
Calificación Estelar
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Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (87.5% de las reseñas)
Pros & Cons
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$30 per month
Explorar todos los planes de precios de 3Resumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que BigML destaca en facilidad de uso con una puntuación de 9.0, lo que lo hace particularmente atractivo para pequeñas empresas. Los revisores mencionan que la interfaz de arrastrar y soltar simplifica el proceso de desarrollo de modelos, permitiendo a los usuarios crear y desplegar rápidamente modelos de aprendizaje automático sin un conocimiento extenso de codificación.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning brilla en escalabilidad, logrando una puntuación de 9.2. Los usuarios en G2 destacan sus capacidades robustas de gestión de infraestructura, que son esenciales para aplicaciones a nivel empresarial que requieren manejar grandes conjuntos de datos y modelos complejos de manera eficiente.
- Los usuarios de G2 informan que la calidad del soporte de BigML es sobresaliente, con una puntuación de 9.5. Los usuarios aprecian el servicio al cliente receptivo y la documentación completa, que les ayuda a navegar rápidamente por los desafíos, mejorando su experiencia general con la plataforma.
- Los usuarios dicen que Azure Machine Learning ofrece características superiores de integración y extensibilidad, particularmente con su soporte de API de IA y flexibilidad. Los revisores mencionan que esto permite una integración sin problemas con flujos de trabajo existentes y aplicaciones de terceros, lo que lo convierte en una opción sólida para empresas que buscan aprovechar su pila tecnológica existente.
- Los revisores mencionan que las capacidades de entrenamiento de modelos de BigML son fáciles de usar, con una puntuación de 8.7, lo cual es beneficioso para usuarios que pueden no tener amplios conocimientos en ciencia de datos. Los usuarios aprecian los algoritmos preconstruidos que facilitan la rápida experimentación y despliegue de modelos.
- Los usuarios en G2 informan que Azure Machine Learning proporciona características avanzadas para el monitoreo de modelos y detección de deriva, que son cruciales para mantener el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo. Los revisores destacan las métricas de rendimiento en tiempo real como una característica clave que ayuda a los equipos a mantenerse informados sobre la efectividad de sus modelos.
Azure Machine Learning vs BigML
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que BigML es más fácil de usar, configurar y administrar. También prefirieron hacer negocios con BigML en general.
- Los revisores consideraron que BigML satisface mejor las necesidades de su empresa que Azure Machine Learning.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que BigML es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de BigML sobre Azure Machine Learning.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesBigML
STANDARD
$30
per month
- TAREAS ILIMITADAS
- TAMAÑO MÁX. DE TAREA: 64 MB
- TAREAS MÁX. PARALELAS: 2
Prueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleBigML
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
9.2
24
Facilidad de uso
8.5
80
9.0
24
Facilidad de configuración
8.3
57
9.2
22
Facilidad de administración
8.3
49
9.3
22
Calidad del soporte
8.6
74
9.5
22
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
9.1
22
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
9.5
24
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
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No hay suficientes datos disponibles
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No hay suficientes datos disponibles
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Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
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Gestión
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Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
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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
8.4
56
No hay suficientes datos
Sistema
8.6
22
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de modelos
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
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de modelos
8.4
21
No hay suficientes datos disponibles
Servicios de aprendizaje automático/profundo
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
No hay suficientes datos disponibles
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.7
21
No hay suficientes datos disponibles
8.5
21
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue
8.8
50
No hay suficientes datos disponibles
8.7
51
No hay suficientes datos disponibles
8.9
51
No hay suficientes datos disponibles
IA generativa
8.5
10
No hay suficientes datos disponibles
8.2
10
No hay suficientes datos disponibles
7.5
10
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Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
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Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
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Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
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Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
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Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
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Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
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Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
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Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
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Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
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Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
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Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
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Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
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Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
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Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
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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
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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
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Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
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Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
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Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo CódigoOcultar 6 característicasMostrar 6 características
No hay suficientes datos
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Ingesta y Preparación de Datos - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
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Construcción de Modelos y Automatización - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
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Analítica PredictivaOcultar 11 característicasMostrar 11 características
No hay suficientes datos
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Herramienta estadística
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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
Análisis de datos
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Toma de decisiones
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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
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IA generativa
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No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
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Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Azure Machine Learning y BigML está categorizado como Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático y Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
Categorías Únicas
Azure Machine Learning está categorizado como Plataformas de MLOps, Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps), y Infraestructura de IA Generativa
BigML está categorizado como Analítica Predictiva
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Azure Machine Learning
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
BigML
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
28.2%
Software informático
14.1%
Consultoría de Gestión
8.2%
Gestión de la educación
5.9%
Educación Superior
4.7%
Otro
38.8%
Software informático
83.3%
Consultoría de Gestión
4.2%
Comercio Internacional y Desarrollo
4.2%
Fabricación eléctrica/electrónica
4.2%
Resolución alternativa de disputas
4.2%
Otro
0.0%
Principales Alternativas
Discusiones
¿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
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