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Azure Machine Learning
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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 IBM Decision Optimization obtiene una puntuación más baja de 8.8, lo que indica posibles limitaciones en la escalabilidad para las necesidades empresariales más grandes.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning ofrece capacidades superiores de ingestión y manipulación de datos con una puntuación de 8.7, facilitando la preparación de datos para el análisis, mientras que la puntuación de 7.2 de IBM Decision Optimization sugiere que los usuarios pueden enfrentar desafíos en esta área.
- Los usuarios de G2 destacan la interfaz de arrastrar y soltar de Azure Machine Learning con una puntuación de 8.9, lo que simplifica el proceso de desarrollo de modelos, mientras que la puntuación de 8.3 de IBM Decision Optimization indica una experiencia de usuario menos intuitiva en este aspecto.
- Los revisores dicen que las capacidades de entrenamiento de modelos de Azure Machine Learning están calificadas en 8.8, mostrando su efectividad en el entrenamiento de modelos complejos, en comparación con la puntuación más baja de 7.8 de IBM Decision Optimization, que puede reflejar un entorno de entrenamiento menos robusto.
- Los usuarios en G2 informan que Azure Machine Learning proporciona una biblioteca de algoritmos preconstruidos más completa con una puntuación de 8.3, facilitando un desarrollo de modelos más rápido, mientras que IBM Decision Optimization iguala esta puntuación pero carece de la misma amplitud de opciones, lo que podría limitar la flexibilidad del usuario.
- Los revisores mencionan que la calidad del soporte de Azure Machine Learning está calificada en 8.6, indicando un sistema de soporte sólido para los usuarios, mientras que IBM Decision Optimization también obtiene una puntuación de 8.6, pero los usuarios han notado que la capacidad de respuesta puede variar, sugiriendo inconsistencia en las experiencias de los usuarios.
Azure Machine Learning vs IBM Decision Optimization
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que IBM Decision Optimization es más fácil de usar y administrar. También sintieron que IBM Decision Optimization era más fácil para hacer negocios en general. Sin embargo, sintieron que los productos son igualmente fáciles de configurar.
- Los revisores consideraron que Azure Machine Learning satisface mejor las necesidades de su empresa que IBM Decision Optimization.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, Azure Machine Learning y IBM Decision Optimization brindan niveles de asistencia similares.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Azure Machine Learning sobre IBM Decision Optimization.
Precios
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Azure Machine Learning
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IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Free edition
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Explore y aprende modelado de optimización y programación de restricciones con nuestra edición gratuita. Prueba la edición gratuita:
https://www.ibm.com/account/reg/signup?formid=urx-20028
- Limitado a 1000 variables y 1000 restricciones, pero los modelos se pueden editar
- Use tanto el modelado/solución OPL/IDE como el API
Prueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleIBM Decision Optimization
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
8.4
30
Facilidad de uso
8.5
80
8.7
30
Facilidad de configuración
8.3
57
8.3
14
Facilidad de administración
8.3
49
8.7
14
Calidad del soporte
8.6
74
8.6
30
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
9.2
14
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
8.0
29
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
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Despliegue
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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
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
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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
7.6
9
Sistema
8.6
22
7.2
9
Desarrollo de modelos
8.6
51
7.9
7
8.9
54
8.3
7
8.3
53
8.3
7
8.7
52
7.4
7
Desarrollo de modelos
8.4
21
7.4
9
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.1
45
7.9
7
7.9
45
7.4
7
7.8
38
6.9
7
8.2
42
6.9
7
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.7
21
7.3
8
8.5
21
7.5
8
Despliegue
8.8
50
8.3
7
8.7
51
8.1
7
8.9
51
7.6
7
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
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No hay suficientes datos disponibles
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Plataformas de Gestión de DecisionesOcultar 20 característicasMostrar 20 características
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Integración
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Lógica de negocios
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No hay suficientes datos disponibles
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Gestión
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No hay suficientes datos disponibles
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Analytics
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Despliegue
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IA generativa
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Plataformas de Gestión de Decisiones de IA Agente
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Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
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Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
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Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
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Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
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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)
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)
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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)
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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 IBM Decision Optimization 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
IBM Decision Optimization está categorizado como Plataformas de Gestión de Decisiones
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)
IBM Decision Optimization
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%
Servicios financieros
14.3%
Gestión de la educación
11.4%
Software informático
11.4%
Transporte/Camiones/Ferrocarril
5.7%
Investigación
5.7%
Otro
51.4%
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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