Comparar Azure Machine Learning y DataRobot 
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Azure Machine Learning
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Aprende más sobre Azure Machine LearningDataRobot
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Aprende más sobre DataRobotAzure Machine Learning vs DataRobot
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que eran igualmente fáciles de usar. Sin embargo, Azure Machine Learning es más fácil de configurar y administrar. También prefirieron hacer negocios con Azure Machine Learning en general.
- Los revisores consideraron que DataRobot 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 Azure Machine Learning sobre DataRobot.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesDataRobot
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleDataRobot
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
8.8
23
Facilidad de uso
8.5
80
8.5
23
Facilidad de configuración
8.3
57
7.0
11
Facilidad de administración
8.3
49
7.4
11
Calidad del soporte
8.6
74
7.9
22
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
8.3
11
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
8.4
22
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
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Despliegue
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
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Gestión
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Operaciones
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Gestión
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No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
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No hay suficientes datos disponibles
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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
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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)
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Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
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Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
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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
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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
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Herramienta estadística
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Análisis de datos
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Toma de decisiones
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IA generativa
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Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Azure Machine Learning y DataRobot 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
DataRobot 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)
DataRobot
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
20.8%
Tecnología de la Información y Servicios
12.5%
Telecomunicaciones
8.3%
Arquitectura y Planificación
4.2%
Biotecnología
4.2%
Otro
50.0%
Principales Alternativas
Discusiones
¿Para qué se utiliza Azure Machine Learning Studio?
2 Comentarios
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
¿Puedo usar bibliotecas externas con mis algoritmos?
1 Comentario
CP
Sí, puedes. Algorithmia tiene capacidades completas de gestión de paquetes integradas en la plataforma.Leer más
¿Cuánto cuesta usar Algorithmia?
1 Comentario
CP
Puedes comenzar con Algorithmia Teams por tan solo $299/mes.Leer más
Encontré un error en un algoritmo o no está produciendo los resultados esperados, ¿qué puedo hacer?
1 Comentario
CP
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Para los equipos, mientras estés...Leer más
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