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Comparar Azure Machine Learning y Deep Cognition 
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Vistazo
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Pequeña empresa (58.8% de las reseñas)
Precios de Nivel de Entrada
No hay precios disponibles
No hay precios disponibles
Azure 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 LearningDeep Cognition
Calificación Estelar
(17)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (58.8% de las reseñas)
Pros & Cons
No hay suficientes datos
Precios de Nivel de Entrada
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Aprende más sobre Deep CognitionResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Azure Machine Learning sobresale en escalabilidad con una puntuación de 9.2, permitiendo un manejo eficiente de grandes conjuntos de datos y modelos complejos, mientras que la escalabilidad de Deep Cognition se califica más baja en 8.1, lo que puede limitar el rendimiento en escenarios de alta demanda.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning ofrece capacidades superiores de entrenamiento de modelos con una puntuación de 8.8, destacando sus robustos algoritmos preconstruidos y flexibilidad, mientras que la puntuación de entrenamiento de modelos de Deep Cognition es ligeramente inferior en 8.5, indicando menos variedad en opciones de entrenamiento.
- Los usuarios de G2 dicen que la facilidad de configuración de Azure Machine Learning está calificada en 8.4, lo cual es competitivo, pero Deep Cognition destaca con una puntuación más alta de 8.5, sugiriendo una experiencia de incorporación más amigable para nuevos usuarios.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning proporciona una calidad de soporte más completa con una puntuación de 8.6, mientras que el soporte de Deep Cognition está calificado en 8.5, indicando que ambas plataformas son confiables pero Azure puede tener una ligera ventaja en servicio al cliente.
- Los usuarios en G2 informan que Azure Machine Learning tiene una puntuación más alta en dirección del producto de 9.1, reflejando un fuerte compromiso con la innovación y mejoras futuras, en comparación con la puntuación de Deep Cognition de 8.1, lo que puede sugerir menos enfoque en el desarrollo a largo plazo.
- Los usuarios dicen que el soporte de idiomas de Azure Machine Learning está calificado en 8.9, proporcionando una gama más amplia de lenguajes de programación para el desarrollo de modelos, mientras que la puntuación de Deep Cognition de 8.3 indica una flexibilidad de idiomas más limitada, lo que podría afectar la experiencia del usuario para desarrolladores con preferencias de idiomas específicas.
Azure Machine Learning vs Deep Cognition
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Azure Machine Learning es más fácil de usar. Sin embargo, Deep Cognition es más fácil de configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Deep Cognition.
- Los revisores consideraron que Azure Machine Learning satisface mejor las necesidades de su empresa que Deep Cognition.
- 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 Deep Cognition.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesDeep Cognition
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleDeep Cognition
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
8.3
12
Facilidad de uso
8.5
80
8.3
13
Facilidad de configuración
8.3
57
8.5
11
Facilidad de administración
8.3
49
8.7
10
Calidad del soporte
8.6
74
8.5
11
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
8.9
9
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
8.1
12
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
8.4
56
8.3
8
Sistema
8.6
22
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de modelos
8.6
51
8.3
8
8.9
54
8.3
8
8.3
53
7.3
8
8.7
52
8.5
8
Desarrollo de modelos
8.4
21
No hay suficientes datos disponibles
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.1
45
8.6
7
7.9
45
8.8
7
7.8
38
8.9
6
8.2
42
8.3
7
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
7.7
5
8.7
51
8.6
6
8.9
51
8.1
6
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
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
No hay suficientes datos
Sistema operativo
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
Procesamiento de documentos
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
Funcionalidad adicional de la plataforma
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No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
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No hay suficientes datos disponibles
IA Agente - OCR
No hay suficientes datos disponibles
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Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
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Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
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No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
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Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
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Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
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No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
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Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
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No hay suficientes datos disponibles
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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)
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)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
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
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
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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
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
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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 Deep Cognition está categorizado como Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
Azure Machine Learning está categorizado como Plataformas de MLOps, Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps), Infraestructura de IA Generativa, y Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
Deep Cognition está categorizado como OCR
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)
Deep Cognition
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%
Tecnología de la Información y Servicios
17.6%
Software informático
17.6%
Educación Superior
11.8%
Aprendizaje en línea
11.8%
Gestión de la educación
11.8%
Otro
29.4%
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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