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Comparar Azure Machine Learning y Vertex AI 
Productos destacados
Vistazo
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Pequeña empresa (41.2% de las reseñas)
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Azure Machine Learning
Calificación Estelar
(88)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
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Aprende más sobre Azure Machine LearningVertex AI
Calificación Estelar
(639)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (41.2% de las reseñas)
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Aprende más sobre Vertex AIResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los revisores de G2 informan que Vertex AI sobresale en la gestión de flujos de trabajo complejos de aprendizaje automático, con usuarios que aprecian su capacidad para centralizar todo el ciclo de vida del ML. Un usuario destacó cómo simplifica todo, desde la preparación de datos hasta la implementación, facilitando la construcción, entrenamiento y monitoreo de modelos.
- Los usuarios dicen que Azure Machine Learning ofrece una experiencia fácil de usar, particularmente para aquellos que pueden no tener amplios conocimientos técnicos. Los revisores señalaron la facilidad de crear experimentos y desplegar modelos como servicios web, lo cual puede ser beneficioso para las empresas que buscan implementar rápidamente soluciones de IA.
- Según las reseñas verificadas, Vertex AI tiene una puntuación de satisfacción general significativamente más alta en comparación con Azure Machine Learning, lo que indica que los usuarios se sienten más positivamente sobre su experiencia con Vertex AI. Esto se refleja en los comentarios recientes que elogian su integración perfecta con Google Cloud.
- Los revisores mencionan que, aunque Azure Machine Learning tiene servicios predefinidos que satisfacen las necesidades empresariales, algunos usuarios encuentran que la interfaz podría mejorarse. A pesar de esto, muchos aprecian la gran cantidad de recursos en línea disponibles para la resolución de problemas y orientación en la implementación.
- Los revisores de G2 destacan que los comentarios recientes de los usuarios de Vertex AI enfatizan sus características robustas para el entrenamiento y la implementación de modelos, que se consideran superiores a las ofrecidas por Azure Machine Learning. Los usuarios señalaron específicamente la capacidad de la plataforma para manejar tareas complejas de ML con facilidad.
- Los usuarios informan que Azure Machine Learning destaca en su escalabilidad y servicios gestionados, y muchos lo encuentran adecuado para aplicaciones a nivel empresarial. Sin embargo, algunos usuarios sienten que el enfoque integral de Vertex AI al ciclo de vida del ML le da una ventaja en términos de usabilidad y eficiencia general.
Azure Machine Learning vs Vertex AI
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Azure Machine Learning es más fácil de usar, configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Azure Machine Learning.
- Los revisores consideraron que Vertex AI 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 Vertex AI sobre Azure Machine Learning.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesVertex AI
Try Vertex AI Free
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Nuevos clientes obtienen $300 en créditos gratis para gastar en Vertex AI.
- Una interfaz unificada para todo el flujo de trabajo de ML
- APIs preentrenadas para visión, video, lenguaje natural y más
- Integración de extremo a extremo para datos e IA
Prueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleVertex AI
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
8.6
381
Facilidad de uso
8.5
80
8.2
392
Facilidad de configuración
8.3
57
8.1
315
Facilidad de administración
8.3
49
7.9
147
Calidad del soporte
8.6
74
8.1
356
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
8.3
141
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
9.2
375
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.4
86
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.4
76
No hay suficientes datos disponibles
8.1
77
No hay suficientes datos disponibles
8.3
76
No hay suficientes datos disponibles
8.4
76
No hay suficientes datos disponibles
8.8
74
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.5
75
No hay suficientes datos disponibles
8.3
73
No hay suficientes datos disponibles
8.4
72
No hay suficientes datos disponibles
8.6
74
No hay suficientes datos disponibles
8.7
71
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.2
71
No hay suficientes datos disponibles
8.5
72
No hay suficientes datos disponibles
8.0
71
No hay suficientes datos disponibles
8.1
70
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.2
70
No hay suficientes datos disponibles
8.5
71
No hay suficientes datos disponibles
8.3
71
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.1
69
No hay suficientes datos disponibles
8.4
72
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.3
36
No hay suficientes datos disponibles
8.5
36
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
8.4
56
8.2
238
Sistema
8.6
22
8.2
172
Desarrollo de modelos
8.6
51
8.4
205
8.9
54
7.9
180
8.3
53
8.4
203
8.7
52
8.5
208
Desarrollo de modelos
8.4
21
8.2
166
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.1
45
8.2
202
7.9
45
8.5
200
7.8
38
8.2
197
8.2
42
8.2
179
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.7
21
8.5
166
8.5
21
8.4
163
Despliegue
8.8
50
8.3
207
8.7
51
8.3
198
8.9
51
8.5
202
IA generativa
8.5
10
8.3
107
8.2
10
8.3
104
7.5
10
8.1
104
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.1
36
No hay suficientes datos disponibles
7.8
36
No hay suficientes datos disponibles
7.7
37
No hay suficientes datos disponibles
7.8
34
No hay suficientes datos disponibles
8.4
36
No hay suficientes datos disponibles
7.5
35
No hay suficientes datos disponibles
7.6
35
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.4
35
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
9.0
30
No hay suficientes datos disponibles
8.6
30
No hay suficientes datos disponibles
8.6
30
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.0
33
No hay suficientes datos disponibles
7.7
30
No hay suficientes datos disponibles
8.0
29
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.4
29
No hay suficientes datos disponibles
8.2
30
No hay suficientes datos disponibles
8.4
29
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.7
29
No hay suficientes datos disponibles
8.4
30
No hay suficientes datos disponibles
8.9
29
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.1
30
No hay suficientes datos disponibles
8.4
30
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
No hay suficientes datos
8.5
71
Integración - Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.5
68
Aprendizaje - Aprendizaje automático
No hay suficientes datos disponibles
8.5
66
No hay suficientes datos disponibles
8.3
65
No hay suficientes datos disponibles
8.8
66
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
8.9
26
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.8
23
No hay suficientes datos disponibles
8.9
23
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.8
22
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.3
24
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
23
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.2
22
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.0
23
No hay suficientes datos disponibles
8.7
21
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.6
22
No hay suficientes datos disponibles
8.8
21
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.7
21
No hay suficientes datos disponibles
9.0
21
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
22
No hay suficientes datos disponibles
8.9
22
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.9
22
Constructores de Agentes de IAOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
7.9
29
Personalización - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.5
27
No hay suficientes datos disponibles
7.6
27
No hay suficientes datos disponibles
8.3
26
Funcionalidad - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.1
27
No hay suficientes datos disponibles
7.3
27
No hay suficientes datos disponibles
8.2
26
No hay suficientes datos disponibles
7.2
27
Datos y Análisis - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
7.7
25
No hay suficientes datos disponibles
7.9
27
No hay suficientes datos disponibles
8.0
27
Integración - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.7
27
No hay suficientes datos disponibles
8.1
28
No hay suficientes datos disponibles
8.0
27
No hay suficientes datos disponibles
7.5
27
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 Vertex AI está categorizado como Plataformas de MLOps, 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
Categorías Únicas
Azure Machine Learning no tiene categorías únicas
Vertex AI está categorizado como Aprendizaje Automático y Constructores de Agentes de IA
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)
Vertex AI
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
17.8%
Tecnología de la Información y Servicios
14.3%
Servicios financieros
6.8%
venta al por menor
3.6%
Hospital y atención médica
3.3%
Otro
54.2%
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
¿Para qué se utiliza Google Cloud AI Platform?
2 Comentarios
KS
La plataforma de Google Cloud AI nos permite construir modelos de aprendizaje automático que funcionan con cualquier tipo y tamaño de datos.Leer más
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Comentarios
JP
Está apoyando aproximadamente todas las bibliotecas de tendencia.Leer más
What is Google AI platform?
1 Comentario
ZM
La Plataforma de IA de Google es un conjunto completo de herramientas y servicios proporcionados por Google Cloud para desarrollar, implementar y gestionar...Leer más
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