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Comparar Azure Machine Learning y IBM watsonx.ai 
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Vistazo
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Azure Machine Learning
Calificación Estelar
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Aprende más sobre Azure Machine LearningIBM watsonx.ai
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Prueba Gratuita Disponible
Aprende más sobre IBM watsonx.aiResumen
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 9.0, lo que permite un manejo eficiente de grandes conjuntos de datos y modelos complejos, mientras que IBM watsonx.ai, aunque fuerte, tiene una puntuación de escalabilidad ligeramente inferior de 8.5, lo que puede afectar el rendimiento en escenarios de alta demanda.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning ofrece capacidades superiores de ingestión y manipulación de datos con una puntuación de 8.7, lo que facilita la preparación de datos para el análisis en comparación con la puntuación de 8.2 de IBM watsonx.ai, que algunos usuarios encuentran menos intuitiva.
- Los usuarios de G2 destacan que IBM watsonx.ai brilla en facilidad de uso, con una puntuación de 9.1, que es más alta que la puntuación de 8.6 de Azure Machine Learning. Esta interfaz fácil de usar es particularmente beneficiosa para pequeñas empresas o usuarios nuevos en el aprendizaje automático.
- Los revisores dicen que la característica de registro de modelos de Azure Machine Learning, con una puntuación de 9.3, es muy elogiada por su organización y gestión de modelos, mientras que las características de gestión de modelos de IBM watsonx.ai, aunque efectivas, tienen una puntuación ligeramente inferior de 8.3, lo que indica margen de mejora.
- Los usuarios en G2 informan que la puntuación de algoritmos preconstruidos de Azure Machine Learning de 8.3 es competitiva, pero la puntuación de 8.7 de IBM watsonx.ai indica una selección más amplia de algoritmos que pueden atender a diversos casos de uso, haciéndolo una opción más atractiva para los usuarios que buscan variedad.
- Los revisores mencionan que la facilidad de despliegue de Azure Machine Learning está calificada en 9.0, que está a la par con la puntuación de 8.6 de IBM watsonx.ai, pero los usuarios aprecian el proceso simplificado de Azure para desplegar modelos en producción, lo que lo convierte en una opción preferida para equipos enfocados en la eficiencia.
Azure Machine Learning vs IBM watsonx.ai
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que IBM watsonx.ai es más fácil de usar, configurar y administrar. También prefirieron hacer negocios con IBM watsonx.ai en general.
- Los revisores consideraron que IBM watsonx.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 IBM watsonx.ai es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de IBM watsonx.ai sobre Azure Machine Learning.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesIBM watsonx.ai
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleIBM watsonx.ai
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
8.8
77
Facilidad de uso
8.5
80
8.9
109
Facilidad de configuración
8.3
57
8.5
100
Facilidad de administración
8.3
49
8.7
36
Calidad del soporte
8.6
74
8.8
76
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
8.9
36
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
9.9
79
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.8
10
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
9.1
9
No hay suficientes datos disponibles
8.5
9
No hay suficientes datos disponibles
7.8
9
No hay suficientes datos disponibles
8.7
9
No hay suficientes datos disponibles
8.7
9
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
9.3
9
No hay suficientes datos disponibles
8.7
9
No hay suficientes datos disponibles
8.3
9
No hay suficientes datos disponibles
8.9
9
No hay suficientes datos disponibles
9.1
9
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.0
9
No hay suficientes datos disponibles
8.5
9
No hay suficientes datos disponibles
8.5
9
No hay suficientes datos disponibles
9.3
9
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
9.1
9
No hay suficientes datos disponibles
8.7
9
No hay suficientes datos disponibles
9.3
9
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.5
9
No hay suficientes datos disponibles
9.0
8
No hay suficientes datos disponibles
8.5
8
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
9.1
9
No hay suficientes datos disponibles
9.3
9
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
8.4
56
8.6
36
Sistema
8.6
22
8.2
31
Desarrollo de modelos
8.6
51
8.6
32
8.9
54
8.2
32
8.3
53
8.7
31
8.7
52
8.4
32
Desarrollo de modelos
8.4
21
8.5
32
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.1
45
Función no disponible
7.9
45
8.9
32
7.8
38
8.6
32
8.2
42
8.1
32
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.7
21
8.5
32
8.5
21
8.8
32
Despliegue
8.8
50
8.2
32
8.7
51
8.6
32
8.9
51
8.8
32
IA generativa
8.5
10
8.8
31
8.2
10
8.8
31
7.5
10
Función no disponible
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
Tipo de datos
No hay suficientes datos disponibles
8.8
13
No hay suficientes datos disponibles
Función no disponible
No hay suficientes datos disponibles
8.5
12
Tipo de síntesis
No hay suficientes datos disponibles
9.0
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
12
Transformación de datos
No hay suficientes datos disponibles
8.6
12
No hay suficientes datos disponibles
9.3
12
No hay suficientes datos disponibles
9.7
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
12
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.8
7
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
9.3
7
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
No hay suficientes datos disponibles
9.3
7
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.3
7
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
No hay suficientes datos disponibles
8.3
7
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
9.5
7
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.3
7
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
9.3
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
Plataformas de Creación de Contenido con IAOcultar 6 característicasMostrar 6 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Generación de contenido - Plataformas de creación de contenido de IA
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
Plataformas de creación de contenido de IA - 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
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
No hay suficientes datos
9.1
22
Integración - Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
9.0
21
Aprendizaje - Aprendizaje automático
No hay suficientes datos disponibles
9.2
22
No hay suficientes datos disponibles
9.1
22
No hay suficientes datos disponibles
9.0
21
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
8.8
7
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.2
6
No hay suficientes datos disponibles
8.1
6
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.9
6
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.9
6
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.1
6
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.3
6
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.3
6
No hay suficientes datos disponibles
8.6
6
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.4
6
No hay suficientes datos disponibles
8.6
6
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.6
6
No hay suficientes datos disponibles
8.9
6
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.4
6
No hay suficientes datos disponibles
9.2
6
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.9
6
Constructores de Agentes de IAOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.9
9
Personalización - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
Funcionalidad - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
9.3
7
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
Datos y Análisis - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
Integración - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
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 watsonx.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
IBM watsonx.ai está categorizado como Datos Sintéticos, Aprendizaje Automático, Plataformas de Creación de Contenido con IA, 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)
IBM watsonx.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%
Tecnología de la Información y Servicios
18.9%
Software informático
11.7%
Consultoría
7.2%
Banca
6.3%
Marketing y Publicidad
5.4%
Otro
50.5%
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
IBM watsonx.ai no tiene discusiones con respuestas
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