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Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Empresa (55.0% de las reseñas)
Precios de Nivel de Entrada
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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 LearningGurobi Optimizer
Calificación Estelar
(20)4.7 de 5
Segmentos de Mercado
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Pros & Cons
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Aprende más sobre Gurobi OptimizerResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Azure Machine Learning sobresale en su Facilidad de Uso con una puntuación de 8.6, mientras que Gurobi Optimizer brilla aún más con una puntuación de 9.3, haciéndolo más amigable para aquellos nuevos en tareas de optimización.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning ofrece características robustas de Desarrollo de Modelos, particularmente con sus Algoritmos Preconstruidos con una puntuación de 8.3, pero Gurobi Optimizer supera con una puntuación de 8.2, proporcionando un conjunto más completo para la modelización de optimización.
- Los usuarios de G2 destacan la fuerte Escalabilidad de Azure Machine Learning con una puntuación de 8.9, lo cual es crucial para aplicaciones a nivel empresarial, mientras que Gurobi Optimizer lidera con una puntuación de 9.2, indicando un rendimiento superior en el manejo de problemas de optimización a gran escala.
- Los usuarios en G2 informan que la Calidad del Soporte de Azure Machine Learning es encomiable con una puntuación de 8.6, pero Gurobi Optimizer recibe mayores elogios con una puntuación de 9.2, sugiriendo un equipo de soporte más receptivo y útil.
- Los revisores mencionan que las capacidades de Despliegue de Azure Machine Learning son fuertes, particularmente en Servicio Gestionado con una puntuación de 8.8, mientras que Gurobi Optimizer iguala esto con una puntuación de 8.8, indicando que ambas plataformas son competitivas en opciones de despliegue.
- Los usuarios dicen que la Escalabilidad del Entrenamiento de Modelos de IA de Azure Machine Learning está calificada en 8.7, lo cual es beneficioso para mejoras iterativas de modelos, pero el enfoque de Gurobi Optimizer en tareas de optimización proporciona un enfoque más especializado, haciéndolo una opción preferida para usuarios enfocados en desafíos de optimización.
Azure Machine Learning vs Gurobi Optimizer
- Los revisores consideraron que Gurobi Optimizer satisface mejor las necesidades de su empresa que Azure Machine Learning.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Gurobi Optimizer es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Azure Machine Learning sobre Gurobi Optimizer.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesGurobi Optimizer
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleGurobi Optimizer
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
8.9
14
Facilidad de uso
8.5
80
9.3
14
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
9.2
10
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
7.3
13
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
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
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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
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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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)
No hay suficientes datos disponibles
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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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No hay suficientes datos disponibles
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Construcción de Modelos y Automatización - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
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No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
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Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Azure Machine Learning y Gurobi Optimizer está categorizado como Plataformas de MLOps y Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
Azure Machine Learning está categorizado como Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps), Infraestructura de IA Generativa, y Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
Gurobi Optimizer 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)
Gurobi Optimizer
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%
venta al por menor
10.0%
Investigación
10.0%
Logística y cadena de suministro
10.0%
Tecnología de la Información y Servicios
10.0%
Educación Superior
10.0%
Otro
50.0%
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
¿Cómo puedo resolver la optimización no lineal con Gurobi Optimizer?
2 Comentarios
Respuesta Oficial de Gurobi Optimizer
Estas fueron algunas ideas excelentes en su momento sobre cómo manejar problemas no lineales en Gurobi. Además de esto, las versiones recientes de Gurobi han...Leer más
Gurobi Optimizer no tiene más discusiones con respuestas
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