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Azure Machine Learning
Calificación Estelar
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Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
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Aprende más sobre Azure Machine LearningComet.ml
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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 Azure Machine Learning destaca en escalabilidad, con una puntuación de 8.9, lo que lo convierte en una opción preferida para las empresas que necesitan manejar grandes conjuntos de datos y modelos complejos. En contraste, la escalabilidad de Comet.ml se califica en 7.7, lo que puede limitar su efectividad para proyectos más grandes.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning ofrece capacidades superiores de entrenamiento de modelos, con una puntuación de 8.7, mejorada por sus robustos algoritmos preconstruidos. Comet.ml, aunque obtiene una puntuación de 8.8 en entrenamiento de modelos, carece de la misma profundidad en opciones preconstruidas, lo que puede afectar la experiencia del usuario.
- Los usuarios de G2 destacan la facilidad de implementación de Azure Machine Learning con una puntuación de 8.7, permitiendo una transición más fluida del desarrollo a la producción. Comet.ml, con una puntuación de 7.7, puede presentar más desafíos en esta área, particularmente para los usuarios que no están familiarizados con su interfaz.
- Los revisores dicen que la calidad del soporte de Azure Machine Learning está calificada en 8.6, lo que indica un fuerte compromiso con el servicio al cliente. En comparación, el soporte de Comet.ml está calificado en 8.3, lo cual, aunque sigue siendo bueno, puede no cumplir con las expectativas de los usuarios que requieren asistencia extensa.
- Los usuarios en G2 informan que Azure Machine Learning proporciona mejor soporte de idiomas con una puntuación de 8.9, acomodando una gama más amplia de lenguajes de programación. Comet.ml, con una puntuación de 8.6, puede no ofrecer el mismo nivel de flexibilidad, lo que podría ser un factor decisivo para los desarrolladores.
- Los revisores mencionan que la dirección del producto de Azure Machine Learning está calificada en 9.1, reflejando una fuerte perspectiva positiva para futuras actualizaciones y características. En contraste, la puntuación de Comet.ml de 8.1 sugiere que los usuarios pueden tener preocupaciones sobre su viabilidad a largo plazo y mejoras de características.
Azure Machine Learning vs Comet.ml
- Los revisores consideraron que Azure Machine Learning satisface mejor las necesidades de su empresa que Comet.ml.
- 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 Azure Machine Learning sobre Comet.ml.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesComet.ml
Free
Gratis
Miembros de equipo ilimitados
10k trazas por mes
- Rastreo de LLM
- Conjuntos de datos y experimentos
- Métricas de LLM como juez
Prueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleComet.ml
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
7.9
7
Facilidad de uso
8.5
80
8.3
7
Facilidad de configuración
8.3
57
No hay suficientes datos
Facilidad de administración
8.3
49
No hay suficientes datos
Calidad del soporte
8.6
74
8.3
6
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
No hay suficientes datos
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
8.1
6
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
7.8
5
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.3
5
No hay suficientes datos disponibles
7.7
5
No hay suficientes datos disponibles
8.0
5
No hay suficientes datos disponibles
8.7
5
No hay suficientes datos disponibles
7.3
5
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
7.3
5
No hay suficientes datos disponibles
7.7
5
No hay suficientes datos disponibles
8.3
5
No hay suficientes datos disponibles
7.7
5
No hay suficientes datos disponibles
7.7
5
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.0
5
No hay suficientes datos disponibles
8.7
5
No hay suficientes datos disponibles
7.3
5
No hay suficientes datos disponibles
8.0
5
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.0
5
No hay suficientes datos disponibles
7.0
5
No hay suficientes datos disponibles
7.7
5
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
7.7
5
No hay suficientes datos disponibles
8.0
5
No hay suficientes datos disponibles
6.7
5
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
No hay suficientes datos disponibles
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
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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
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
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
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
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No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
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Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
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
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
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
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
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Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
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No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
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Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
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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)
No hay suficientes datos disponibles
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Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
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Despliegue 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
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)
No hay suficientes datos disponibles
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
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
Azure Machine Learning y Comet.ml está categorizado como Plataformas de MLOps
Categorías Únicas
Azure Machine Learning está categorizado como Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps), Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, Infraestructura de IA Generativa, y Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
Comet.ml no tiene categorías únicas
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)
Comet.ml
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
33.3%
Telecomunicaciones
8.3%
Investigación
8.3%
Tecnología de la Información y Servicios
8.3%
Hospital y atención médica
8.3%
Otro
33.3%
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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