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Azure Machine Learning
Calificación Estelar
(88)4.3 de 5
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Aprende más sobre Azure Machine LearningVertex AI
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Aprende más sobre Vertex AIResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Vertex AI sobresale en sus capacidades de cifrado de datos de IA, logrando una puntuación de 9.2, lo que los revisores mencionan proporciona una seguridad robusta para datos sensibles. En contraste, Azure Machine Learning, aunque sigue siendo fuerte, obtiene una puntuación ligeramente inferior de 8.2 en esta área.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning ofrece características superiores de procesamiento de lenguaje natural, con una puntuación de 7.9 en comparación con el 8.6 de Vertex AI. Los usuarios aprecian la comprensión matizada y las capacidades de generación que ofrece Azure, lo que lo convierte en una opción preferida para aplicaciones con mucho texto.
- Los usuarios de G2 destacan la escalabilidad del entrenamiento de modelos de IA de Vertex AI con una puntuación de 8.5, lo que los revisores dicen permite un manejo eficiente de grandes conjuntos de datos. Sin embargo, Azure Machine Learning obtiene una puntuación más alta de 8.7, lo que indica una infraestructura más robusta para escalar el entrenamiento de modelos.
- Los usuarios en G2 informan que Azure Machine Learning destaca en la facilidad de configuración, con una puntuación de 8.4, lo que los revisores mencionan lo hace más accesible para equipos con experiencia técnica limitada. Vertex AI, aunque sigue siendo fácil de usar, obtiene una puntuación ligeramente inferior de 8.2.
- Los revisores mencionan que la característica de alta disponibilidad de IA de Vertex AI obtiene una impresionante puntuación de 9.2, lo que indica un fuerte compromiso con el tiempo de actividad y la fiabilidad. Azure Machine Learning, aunque competitivo, obtiene una puntuación más baja en esta área, lo que los usuarios dicen podría afectar aplicaciones críticas para el negocio.
- Los usuarios dicen que las capacidades de monitoreo de modelos de Azure Machine Learning, con una puntuación de 8.5, proporcionan información completa sobre el rendimiento del modelo, lo que los revisores aprecian para mantener la precisión del modelo a lo largo del tiempo. Vertex AI, con una puntuación de 8.6, también es fuerte pero carece de algunas de las características avanzadas que se encuentran en Azure.
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
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- 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
359
Facilidad de uso
8.5
80
8.2
368
Facilidad de configuración
8.3
57
8.1
291
Facilidad de administración
8.3
49
7.9
142
Calidad del soporte
8.6
74
8.1
335
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
8.2
136
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
9.2
353
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.3
79
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.3
73
No hay suficientes datos disponibles
8.1
74
No hay suficientes datos disponibles
8.3
74
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
No hay suficientes datos disponibles
8.8
70
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.4
73
No hay suficientes datos disponibles
8.3
72
No hay suficientes datos disponibles
8.4
71
No hay suficientes datos disponibles
8.5
71
No hay suficientes datos disponibles
8.7
69
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
No hay suficientes datos disponibles
8.5
69
No hay suficientes datos disponibles
8.0
69
No hay suficientes datos disponibles
8.1
69
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.2
69
No hay suficientes datos disponibles
8.4
70
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.1
68
No hay suficientes datos disponibles
8.4
69
No hay suficientes datos disponibles
8.3
68
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.2
34
No hay suficientes datos disponibles
8.4
34
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
8.4
56
8.2
214
Sistema
8.6
22
8.2
170
Desarrollo de modelos
8.6
51
8.5
202
8.9
54
7.9
179
8.3
53
8.4
200
8.7
52
8.5
202
Desarrollo de modelos
8.4
21
8.3
165
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.1
45
8.2
200
7.9
45
8.4
196
7.8
38
8.2
195
8.2
42
8.2
178
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.7
21
8.5
165
8.5
21
8.5
163
Despliegue
8.8
50
8.2
193
8.7
51
8.3
194
8.9
51
8.5
193
IA generativa
8.5
10
8.3
102
8.2
10
8.3
102
7.5
10
8.1
103
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.1
34
No hay suficientes datos disponibles
7.9
34
No hay suficientes datos disponibles
7.7
34
No hay suficientes datos disponibles
7.9
34
No hay suficientes datos disponibles
8.5
34
No hay suficientes datos disponibles
7.8
34
No hay suficientes datos disponibles
8.0
34
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.4
29
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.9
28
No hay suficientes datos disponibles
8.6
28
No hay suficientes datos disponibles
8.5
28
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.2
28
No hay suficientes datos disponibles
7.8
28
No hay suficientes datos disponibles
7.9
28
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.4
28
No hay suficientes datos disponibles
8.1
28
No hay suficientes datos disponibles
8.3
28
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.6
28
No hay suficientes datos disponibles
8.5
28
No hay suficientes datos disponibles
8.9
28
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.2
28
No hay suficientes datos disponibles
8.3
28
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
No hay suficientes datos
8.5
69
Integración - Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.5
67
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
9.0
23
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
9.0
23
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.8
23
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.3
23
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
9.1
23
No hay suficientes datos disponibles
8.7
22
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.0
22
No hay suficientes datos disponibles
8.9
22
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.8
22
No hay suficientes datos disponibles
9.1
22
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
23
No hay suficientes datos disponibles
9.0
23
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.9
23
Constructores de Agentes de IAOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
7.9
27
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
8.0
27
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
17.7%
Tecnología de la Información y Servicios
13.9%
Servicios financieros
7.0%
venta al por menor
3.8%
Hospital y atención médica
3.4%
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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