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Comparar Azure Machine Learning y MATLAB 
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Vistazo
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Empresa (42.0% 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
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Aprende más sobre Azure Machine LearningMATLAB
Calificación Estelar
(759)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
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Pros & Cons
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Aprende más sobre MATLABResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que MATLAB sobresale en sus herramientas de modelado 3D/sólido, con una calificación de 8.4, lo que lo convierte en una opción preferida para ingenieros y científicos que requieren capacidades avanzadas de modelado. En contraste, Azure Machine Learning carece de características dedicadas al modelado 3D, lo que puede limitar su atractivo para usuarios enfocados en simulaciones complejas.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning ofrece una escalabilidad superior con una puntuación de 9.2, particularmente en su implementación de servicios gestionados, lo cual es crucial para las empresas que buscan manejar grandes conjuntos de datos y cargas de trabajo de alto volumen. MATLAB, aunque robusto, obtiene una puntuación más baja de 8.4 en escalabilidad, lo que puede afectar el rendimiento en aplicaciones a gran escala.
- Los usuarios de G2 destacan la facilidad de uso de Azure Machine Learning, con una puntuación de 8.6, que es ligeramente superior a la de MATLAB, que es de 8.3. Esto sugiere que la interfaz y la experiencia de usuario de Azure pueden ser más intuitivas para los nuevos usuarios, facilitando su adopción por equipos sin amplios conocimientos técnicos.
- Los revisores dicen que los algoritmos preconstruidos de MATLAB reciben grandes elogios con una puntuación de 8.9, proporcionando a los usuarios una rica biblioteca para diversas aplicaciones. En comparación, los algoritmos preconstruidos de Azure Machine Learning obtienen una puntuación más baja de 8.3, lo que puede requerir que los usuarios inviertan más tiempo en desarrollar soluciones personalizadas.
- Los usuarios en G2 informan que las capacidades de ingestión y manipulación de datos de Azure Machine Learning están calificadas en 8.7, lo que indica un fuerte rendimiento en el manejo y preparación de datos para el análisis. La puntuación de MATLAB de 8.5 es encomiable, pero sugiere que Azure puede ofrecer una experiencia más optimizada para las tareas de preparación de datos.
- Los revisores mencionan que ambas plataformas brindan soporte de calidad, cada una con una puntuación de 8.6, pero los usuarios informan que la actividad de la comunidad y la calidad de la documentación de Azure Machine Learning son particularmente beneficiosas para la resolución de problemas y el aprendizaje, dándole una ventaja en los recursos de soporte al usuario.
Azure Machine Learning vs MATLAB
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Azure Machine Learning es más fácil de usar y hacer negocios en general. Sin embargo, prefirieron la facilidad de configuración con MATLAB, junto con la administración.
- Los revisores consideraron que MATLAB satisface mejor las necesidades de su empresa que Azure Machine Learning.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, Azure Machine Learning y MATLAB 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 MATLAB.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesMATLAB
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleMATLAB
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
9.0
666
Facilidad de uso
8.5
80
8.3
675
Facilidad de configuración
8.3
57
8.6
77
Facilidad de administración
8.3
49
8.4
41
Calidad del soporte
8.6
74
8.6
619
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
8.4
38
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
8.8
664
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
Diseño
No hay suficientes datos disponibles
8.4
147
No hay suficientes datos disponibles
8.2
164
No hay suficientes datos disponibles
8.1
166
No hay suficientes datos disponibles
8.0
141
Herramientas
No hay suficientes datos disponibles
8.4
127
No hay suficientes datos disponibles
8.5
150
No hay suficientes datos disponibles
8.4
132
Trabajo
No hay suficientes datos disponibles
8.8
159
No hay suficientes datos disponibles
8.9
161
No hay suficientes datos disponibles
8.7
145
No hay suficientes datos disponibles
8.3
135
No hay suficientes datos disponibles
8.4
141
Ambiente
No hay suficientes datos disponibles
8.4
163
No hay suficientes datos disponibles
8.7
162
No hay suficientes datos disponibles
8.4
138
No hay suficientes datos disponibles
8.8
177
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
8.4
56
8.4
115
Sistema
8.6
22
8.5
74
Desarrollo de modelos
8.6
51
8.5
96
8.9
54
8.6
94
8.3
53
9.0
102
8.7
52
8.6
98
Desarrollo de modelos
8.4
21
8.7
79
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.1
45
8.8
88
7.9
45
8.3
78
7.8
38
8.2
76
8.2
42
8.6
90
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.7
21
8.5
69
8.5
21
8.7
77
Despliegue
8.8
50
8.4
82
8.7
51
8.7
92
8.9
51
8.4
93
IA generativa
8.5
10
8.0
14
8.2
10
8.3
14
7.5
10
7.5
14
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.7
10
No hay suficientes datos disponibles
8.7
10
No hay suficientes datos disponibles
7.8
10
No hay suficientes datos disponibles
9.0
10
No hay suficientes datos disponibles
7.8
10
No hay suficientes datos disponibles
7.7
10
No hay suficientes datos disponibles
8.0
10
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
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
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
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
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
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
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
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
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Ingeniería de Prompts - 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
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
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)
No hay suficientes datos disponibles
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)
No hay suficientes datos disponibles
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
Análisis de Big DataOcultar 11 característicasMostrar 11 características
No hay suficientes datos
8.7
82
Transformación de datos
No hay suficientes datos disponibles
8.7
73
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.6
45
|
Característica Verificada
Conectividad
No hay suficientes datos disponibles
8.3
47
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.6
50
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.4
60
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.3
52
|
Característica Verificada
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
9.1
73
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.9
68
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
Función no disponible
No hay suficientes datos disponibles
8.8
60
|
Característica Verificada
No hay suficientes datos disponibles
8.8
36
|
Característica Verificada
Grandes DatosOcultar 11 característicasMostrar 11 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Creación de informes
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
Plataforma
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
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Azure Machine Learning y MATLAB 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
MATLAB está categorizado como Análisis de Big Data y Simulación y CAE
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)
MATLAB
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%
Educación Superior
15.6%
Investigación
12.9%
Software informático
6.9%
Ingeniería Mecánica o Industrial
6.8%
Gestión de la educación
6.2%
Otro
51.6%
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
¿Algún buen sitio web para discutir sobre la programación en Matlab?
3 Comentarios
TD
El sitio de Mathworks sería un mejor lugar ya que es el sitio web oficial de los productores de Matlab.Leer más
¿Puedo usar Matlab gratis?
3 Comentarios
PC
Puedes usar la versión de prueba de MATLAB de forma gratuita. Además, si realizas algún curso en línea, por ejemplo, de Coursera, te permiten usar MATLAB de...Leer más
¿Es posible verificar la salida del terminal de Simulink si no estoy usando un osciloscopio?
2 Comentarios
MA
Sí, si preparaste desde el principio el bloque "para el espacio de trabajo" para todo el modelo de Simulink. Puedes ver cualquier variable que desees.Leer más
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