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Comparar Azure Machine Learning y Microsoft Fabric 
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Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Empresa (58.8% 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
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Aprende más sobre Azure Machine LearningMicrosoft Fabric
Calificación Estelar
(18)4.6 de 5
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Aprende más sobre Microsoft FabricResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Azure Machine Learning sobresale en Entrenamiento de Modelos con una puntuación de 8.7, destacando sus capacidades robustas para entrenar modelos complejos, mientras que Microsoft Fabric recibió una puntuación ligeramente más alta de 8.8, lo que indica una experiencia más amigable para el usuario en esta área.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning ofrece fuertes características de Ingesta y Manipulación de Datos con una puntuación de 8.7, pero Microsoft Fabric brilla con una puntuación más alta de 9.1, mostrando su superior flexibilidad y facilidad de uso en el manejo de diversas fuentes de datos.
- Los usuarios de G2 indican que la Calidad del Soporte de Azure Machine Learning es encomiable con una puntuación de 8.6, pero Microsoft Fabric lo supera con una puntuación de 9.0, sugiriendo que los usuarios encuentran al equipo de soporte más receptivo y útil.
- Los usuarios en G2 informan que Azure Machine Learning tiene una sólida calificación de Escalabilidad de 9.0, lo cual es impresionante, pero Microsoft Fabric toma la delantera con una puntuación de 9.2, indicando un mejor rendimiento en la escalabilidad de aplicaciones para satisfacer demandas crecientes.
- Los revisores mencionan que la Facilidad de Despliegue de Azure Machine Learning está calificada en 8.7, lo cual es bueno, pero la puntuación de 9.0 de Microsoft Fabric sugiere un proceso de despliegue más simplificado, facilitando a los usuarios comenzar rápidamente.
- Los usuarios dicen que el Soporte de Idiomas de Azure Machine Learning está calificado en 8.9, lo cual es favorable, pero la puntuación de 9.1 de Microsoft Fabric indica una gama más amplia de idiomas soportados, mejorando su versatilidad para las diversas necesidades de los usuarios.
Azure Machine Learning vs Microsoft Fabric
- Los revisores consideraron que Microsoft Fabric satisface mejor las necesidades de su empresa que Azure Machine Learning.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Microsoft Fabric es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Microsoft Fabric sobre Azure Machine Learning.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesMicrosoft Fabric
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleMicrosoft Fabric
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
9.3
17
Facilidad de uso
8.5
80
8.9
17
Facilidad de configuración
8.3
57
8.9
6
Facilidad de administración
8.3
49
No hay suficientes datos
Calidad del soporte
8.6
74
9.0
17
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
10.0
17
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.8
15
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.8
15
No hay suficientes datos disponibles
8.8
15
No hay suficientes datos disponibles
8.7
15
No hay suficientes datos disponibles
8.8
15
No hay suficientes datos disponibles
9.1
15
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.9
15
No hay suficientes datos disponibles
9.2
15
No hay suficientes datos disponibles
9.1
15
No hay suficientes datos disponibles
9.1
15
No hay suficientes datos disponibles
9.2
15
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.7
14
No hay suficientes datos disponibles
8.8
15
No hay suficientes datos disponibles
8.9
14
No hay suficientes datos disponibles
8.9
14
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.9
15
No hay suficientes datos disponibles
8.9
15
No hay suficientes datos disponibles
9.0
15
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.6
15
No hay suficientes datos disponibles
8.6
14
No hay suficientes datos disponibles
8.6
14
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
7.9
13
No hay suficientes datos disponibles
8.1
13
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
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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)
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Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
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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
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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)
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No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
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No hay suficientes datos disponibles
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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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Construcción de Modelos y Automatización - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
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Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Azure Machine Learning y Microsoft Fabric está categorizado como Plataformas de MLOps
Categorías Únicas
Azure Machine Learning está categorizado como 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
Microsoft Fabric 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)
Microsoft Fabric
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%
Gestión de la educación
17.6%
Fabricación
11.8%
Tecnología de la Información y Servicios
11.8%
Fabricación eléctrica/electrónica
11.8%
Consultoría
5.9%
Otro
41.2%
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
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