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Comparar Azure Machine Learning y neptune.ai 
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Azure Machine Learning
Calificación Estelar
(88)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
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Aprende más sobre Azure Machine Learningneptune.ai
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Mercado medio (42.6% de las reseñas)
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Explorar todos los planes de precios de 4Resumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Azure Machine Learning destaca en su Facilidad de Configuración con una puntuación de 8.4, mientras que neptune.ai brilla con una puntuación más alta de 9.4, lo que indica un proceso de incorporación más amigable para el usuario.
- Los revisores mencionan que neptune.ai ofrece una Calidad de Soporte superior con una puntuación de 9.7 en comparación con el 8.6 de Azure Machine Learning, destacando un equipo de soporte más receptivo y útil.
- Los usuarios de G2 señalan que Azure Machine Learning tiene una sólida puntuación de Flexibilidad de Marco de 9.3, lo que permite una gama más amplia de integraciones, mientras que neptune.ai también se desempeña bien con una puntuación de 9.1, pero puede no soportar tantos marcos.
- Los usuarios dicen que ambas plataformas proporcionan una excelente Escalabilidad, pero neptune.ai supera con una puntuación de 9.2, lo que sugiere que puede manejar cargas de trabajo más grandes de manera más eficiente que la puntuación de 8.8 de Azure Machine Learning.
- Los revisores mencionan que la característica de Registro de Modelos de Azure Machine Learning, con una puntuación de 8.4, es beneficiosa para gestionar modelos, mientras que la puntuación de 8.3 de neptune.ai indica que tiene capacidades similares pero puede carecer de algunas características avanzadas.
- Los usuarios en G2 destacan que las capacidades de Monitoreo de neptune.ai tienen una puntuación de 9.1, que está a la par con Azure Machine Learning, pero aprecian la interfaz más intuitiva de neptune.ai para rastrear el rendimiento del modelo.
Azure Machine Learning vs neptune.ai
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que neptune.ai es más fácil de usar, configurar y administrar. También prefirieron hacer negocios con neptune.ai en general.
- Los revisores consideraron que Azure Machine Learning satisface mejor las necesidades de su empresa que neptune.ai.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que neptune.ai es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de neptune.ai sobre Azure Machine Learning.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesneptune.ai
Free (Cloud SaaS)
Gratis
Para equipos que comienzan con el seguimiento de experimentos
- Hasta 3 usuarios
- 1 espacio de trabajo
- 1 proyecto
Prueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleneptune.ai
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
8.4
48
Facilidad de uso
8.5
80
9.1
52
Facilidad de configuración
8.3
57
9.2
32
Facilidad de administración
8.3
49
8.8
10
Calidad del soporte
8.6
74
9.6
45
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
8.7
10
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
9.5
48
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.7
44
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.7
36
No hay suficientes datos disponibles
9.3
38
No hay suficientes datos disponibles
9.0
39
No hay suficientes datos disponibles
Función no disponible
No hay suficientes datos disponibles
8.9
33
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.5
34
No hay suficientes datos disponibles
9.1
34
No hay suficientes datos disponibles
9.0
35
No hay suficientes datos disponibles
Función no disponible
No hay suficientes datos disponibles
8.8
34
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.5
34
No hay suficientes datos disponibles
9.1
37
No hay suficientes datos disponibles
8.3
33
No hay suficientes datos disponibles
8.2
34
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.3
32
No hay suficientes datos disponibles
Función no disponible
No hay suficientes datos disponibles
9.2
32
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.2
29
No hay suficientes datos disponibles
9.0
30
No hay suficientes datos disponibles
8.5
29
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
Función no disponible
No hay suficientes datos disponibles
Función no disponible
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
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
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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)
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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)
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
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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
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
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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
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Azure Machine Learning y neptune.ai 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
neptune.ai 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)
neptune.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%
Software informático
27.8%
Investigación
9.3%
Seguro
9.3%
Biotecnología
9.3%
Desarrollo de programas
5.6%
Otro
38.9%
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
¿Cuáles son las herramientas de MLOps?
1 Comentario
YT
Las herramientas comunes son DVC para versionado de datos, ClearML, AWS Sage Maker, Neptune y Qwak para gestión de experimentos, Aporia para monitoreo de...Leer más
neptune.ai no tiene más discusiones con respuestas
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