Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Comparar Azure Machine Learning y DVC 
Productos destacados
Patrocinado
Estás viendo este anuncio basado en la relevancia del producto para esta página. El contenido patrocinado no recibe un trato preferencial en ninguna de las calificaciones de G2.
ILUM
Visitar sitio web
Patrocinado
Estás viendo este anuncio basado en la relevancia del producto para esta página. El contenido patrocinado no recibe un trato preferencial en ninguna de las calificaciones de G2.
Alteryx
Visitar sitio web
Vistazo
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Mercado medio (54.5% 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
No hay precios disponibles
Aprende más sobre Azure Machine LearningDVC
Calificación Estelar
(11)4.7 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado medio (54.5% de las reseñas)
Pros & Cons
No hay suficientes datos
Precios de Nivel de Entrada
No hay precios disponibles
Aprende más sobre DVCResumen
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, lo que lo hace más amigable para principiantes en comparación con DVC, que tiene una puntuación más baja de 6.9. Los revisores mencionan que la interfaz intuitiva de Azure simplifica el flujo de trabajo de aprendizaje automático.
- Los revisores mencionan que DVC sobresale en Versionado con una puntuación de 9.0, lo que permite un mejor seguimiento de los cambios en datos y modelos. En contraste, las capacidades de versionado de Azure Machine Learning están calificadas más bajas, lo que puede ser una desventaja para equipos enfocados en la reproducibilidad.
- Los usuarios de G2 destacan la fuerte Calidad de Soporte de Azure Machine Learning con una puntuación de 8.6, indicando que los usuarios se sienten bien apoyados durante sus proyectos. DVC, sin embargo, tiene una calificación de soporte más baja de 7.3, que algunos usuarios consideran insuficiente cuando encuentran problemas.
- Los usuarios en G2 informan que Azure Machine Learning ofrece una Escalabilidad superior con una puntuación de 9.2, lo que lo hace adecuado para aplicaciones a nivel empresarial. La puntuación de escalabilidad de DVC de 7.5 sugiere que puede no manejar implementaciones a gran escala tan efectivamente.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning proporciona una experiencia de Servicio Gestionado robusta con una puntuación de 8.8, lo que simplifica la implementación y gestión. DVC, aunque flexible, no ofrece el mismo nivel de servicios gestionados, lo que puede llevar a un aumento de la carga de trabajo para los usuarios.
- Los usuarios dicen que la Flexibilidad de Despliegue de Azure Machine Learning es una ventaja significativa, obteniendo una puntuación de 9.0 tanto para la flexibilidad de lenguaje como de marco. DVC, aunque ofrece cierta flexibilidad, no iguala el soporte integral de Azure para varios lenguajes de programación y marcos, lo que puede limitar las opciones de los usuarios.
Azure Machine Learning vs DVC
- Los revisores consideraron que DVC 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 DVC sobre Azure Machine Learning.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesDVC
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleDVC
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
8.9
9
Facilidad de uso
8.5
80
6.9
9
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
7.3
8
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
10.0
8
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.0
7
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
9.0
5
No hay suficientes datos disponibles
9.0
5
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
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
7.6
7
No hay suficientes datos disponibles
7.5
6
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
7.7
5
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.1
7
No hay suficientes datos disponibles
6.4
6
No hay suficientes datos disponibles
6.9
6
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
6.9
6
No hay suficientes datos disponibles
7.1
7
No hay suficientes datos disponibles
8.3
6
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
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
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
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
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
No hay suficientes datos
Ingeniería de Prompts - 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
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)
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
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 DVC 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
DVC 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)
DVC
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%
Investigación
18.2%
Software informático
18.2%
Consultoría
9.1%
Petróleo y energía
9.1%
Logística y cadena de suministro
9.1%
Otro
36.4%
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
Azure Machine Learning no tiene más discusiones con respuestas
DVC no tiene discusiones con respuestas
¿Buscas información sobre software?
Con más de 3 millones de reseñas, podemos proporcionar los detalles específicos que te ayudarán a tomar una decisión informada de compra de software para tu negocio. Encontrar el producto adecuado es importante, permítenos ayudarte.
o continuar con
Al proceder, aceptas nuestro Términos de uso y Política de privacidad
