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Comparar Azure Machine Learning y Palantir Foundry 
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Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Pequeña empresa (41.7% 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 LearningPalantir Foundry
Calificación Estelar
(12)4.1 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (41.7% de las reseñas)
Pros & Cons
No hay suficientes datos
Precios de Nivel de Entrada
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Aprende más sobre Palantir FoundryResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Azure Machine Learning sobresale en Facilidad de Uso con una puntuación de 8.6, mientras que Palantir Foundry se queda atrás con 7.2. Los revisores mencionan que la interfaz intuitiva de Azure y su documentación completa facilitan que los equipos comiencen rápidamente.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning ofrece una Calidad de Soporte superior con una puntuación de 8.6 en comparación con el 7.8 de Palantir Foundry. Los usuarios en G2 aprecian el servicio al cliente receptivo de Azure y los extensos recursos comunitarios, que ayudan a resolver problemas de manera más eficiente.
- Los usuarios dicen que Azure Machine Learning destaca en Escalabilidad, con una puntuación de 8.9, mientras que Palantir Foundry obtiene 9.2. Sin embargo, los revisores mencionan que las capacidades de servicio gestionado de Azure permiten una escalabilidad sin problemas de los modelos de aprendizaje automático, lo que lo convierte en un fuerte competidor para aplicaciones a nivel empresarial.
- Los revisores mencionan que las características de Ingesta y Manipulación de Datos de Azure Machine Learning obtienen una puntuación de 8.7, lo que indica una capacidad robusta para manejar diversas fuentes de datos. En contraste, se observa que las características de gestión de datos de Palantir Foundry son menos flexibles, lo que puede obstaculizar los procesos de preparación de datos.
- Los usuarios informan que Azure Machine Learning proporciona una experiencia de Entrenamiento de Modelos más completa con una puntuación de 8.7, mientras que Palantir Foundry obtiene 8.8. Los revisores destacan los algoritmos preconstruidos de Azure y su interfaz de entrenamiento de modelos fácil de usar como ventajas clave.
- Los usuarios de G2 mencionan que las opciones de Despliegue de Azure Machine Learning están altamente valoradas con 8.8, lo que facilita la implementación de modelos en producción. En contraste, las capacidades de despliegue de Palantir Foundry, aunque efectivas, se perciben como más complejas, lo que puede llevar a tiempos de implementación más largos.
Azure Machine Learning vs Palantir Foundry
- Los revisores consideraron que Azure Machine Learning satisface mejor las necesidades de su empresa que Palantir Foundry.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Azure Machine Learning es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Azure Machine Learning sobre Palantir Foundry.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesPalantir Foundry
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponiblePalantir Foundry
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
7.8
9
Facilidad de uso
8.5
80
7.2
9
Facilidad de configuración
8.3
57
No hay suficientes datos
Facilidad de administración
8.3
49
No hay suficientes datos
Calidad del soporte
8.6
74
7.8
9
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
6.8
11
Características
Preparación de DatosOcultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
7.1
6
Acceso a orígenes de datos
No hay suficientes datos disponibles
7.8
6
No hay suficientes datos disponibles
6.7
6
No hay suficientes datos disponibles
6.4
6
Interacción de datos
No hay suficientes datos disponibles
7.2
6
No hay suficientes datos disponibles
6.9
6
No hay suficientes datos disponibles
6.9
6
No hay suficientes datos disponibles
6.9
6
No hay suficientes datos disponibles
6.9
6
No hay suficientes datos disponibles
7.2
6
No hay suficientes datos disponibles
6.9
6
No hay suficientes datos disponibles
7.5
6
Exportación de datos
No hay suficientes datos disponibles
6.9
6
No hay suficientes datos disponibles
7.5
6
No hay suficientes datos disponibles
7.2
6
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
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
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No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Operaciones
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
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
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
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Tela de DatosOcultar 15 característicasMostrar 15 características
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Gestión de datos
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Analytics
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Seguridad
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IA generativa
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Agente AI - Tejido de Datos
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Desarrollo
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Administración
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Seguridad
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Opciones de integración
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Despliegue
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Gestión de Datos Maestros (MDM)Ocultar 10 característicasMostrar 10 características
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Gestión
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Funcionalidad
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Seguridad
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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
No hay suficientes datos disponibles
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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
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Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
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No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
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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)
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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
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
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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Analítica PredictivaOcultar 11 característicasMostrar 11 características
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Herramienta estadística
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Análisis de datos
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Toma de decisiones
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No hay suficientes datos disponibles
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IA generativa
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 Palantir Foundry 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
Palantir Foundry está categorizado como Preparación de Datos, Analítica Predictiva, Gestión de Datos Maestros (MDM), Tela de Datos, Plataformas de Integración de Big Data, y iPaaS
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)
Palantir Foundry
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
25.0%
Software informático
16.7%
Productos farmacéuticos
8.3%
Servicios de información
8.3%
Administración Gubernamental
8.3%
Otro
33.3%
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
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