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Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Empresa (56.4% de las reseñas)
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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 LearningSAS Model Manager
Calificación Estelar
(69)4.6 de 5
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Aprende más sobre SAS Model ManagerResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Azure Machine Learning destaca en Facilidad de Despliegue con una puntuación de 8.3, lo que facilita que los equipos comiencen rápidamente en comparación con SAS Model Manager, que tiene una puntuación más baja de 8.1. Los revisores mencionan que el proceso de configuración simplificado de Azure reduce significativamente el tiempo de producción.
- Los revisores mencionan que SAS Model Manager sobresale en Entrenamiento de Modelos con una puntuación de 8.8, que es más alta que la puntuación de Azure de 8.7. Los usuarios aprecian las capacidades de entrenamiento robustas y la variedad de algoritmos preconstruidos disponibles en SAS, lo que permite un desarrollo de modelos más eficiente.
- Los usuarios de G2 destacan la superior Escalabilidad de Azure Machine Learning con una puntuación de 8.3, que está a la par con la puntuación de SAS Model Manager de 8.1. Sin embargo, los usuarios en G2 señalan que la infraestructura de Azure está mejor adaptada para manejar grandes conjuntos de datos y cargas de trabajo de alto volumen, lo que la convierte en una opción preferida para aplicaciones a nivel empresarial.
- Los usuarios dicen que ambas plataformas ofrecen fuertes capacidades de Monitoreo, con una puntuación de 8.9 cada una. Sin embargo, los revisores mencionan que Azure proporciona métricas de rendimiento en tiempo real más completas, que son cruciales para mantener la precisión y el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning tiene un Soporte de Lenguaje más flexible con una puntuación de 8.9 en comparación con la puntuación de SAS Model Manager de 8.6. Los usuarios aprecian la capacidad de trabajar con múltiples lenguajes de programación, lo que mejora la colaboración entre científicos de datos con diferentes conjuntos de habilidades.
- Los usuarios informan que la característica de Catalogación de SAS Model Manager, con una puntuación de 7.8, es efectiva para organizar modelos, pero el enfoque de Azure hacia el Registro de Modelos es más intuitivo, permitiendo un control de versiones y gestión de modelos de aprendizaje automático más fácil, lo cual es una ventaja significativa para los equipos que gestionan múltiples proyectos.
Azure Machine Learning vs SAS Model Manager
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Azure Machine Learning es más fácil de usar, configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Azure Machine Learning.
- Los revisores consideraron que Azure Machine Learning satisface mejor las necesidades de su empresa que SAS Model Manager.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que SAS Model Manager es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de SAS Model Manager sobre Azure Machine Learning.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesSAS Model Manager
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleSAS Model Manager
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
8.3
12
Facilidad de uso
8.5
80
8.0
15
Facilidad de configuración
8.3
57
6.7
11
Facilidad de administración
8.3
49
7.3
8
Calidad del soporte
8.6
74
8.8
12
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
7.9
8
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
9.1
13
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.0
10
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
7.7
5
No hay suficientes datos disponibles
7.8
6
No hay suficientes datos disponibles
7.8
6
No hay suficientes datos disponibles
8.3
6
No hay suficientes datos disponibles
8.3
6
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
7.2
6
No hay suficientes datos disponibles
7.5
6
No hay suficientes datos disponibles
8.1
6
No hay suficientes datos disponibles
8.1
6
No hay suficientes datos disponibles
8.1
6
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
7.8
6
No hay suficientes datos disponibles
8.9
6
No hay suficientes datos disponibles
8.3
6
No hay suficientes datos disponibles
8.3
6
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
7.5
6
No hay suficientes datos disponibles
7.8
6
No hay suficientes datos disponibles
7.8
6
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
7.8
6
No hay suficientes datos disponibles
8.9
6
No hay suficientes datos disponibles
8.3
6
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
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
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
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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
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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
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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
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Integración - Aprendizaje Automático
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No hay suficientes datos disponibles
Aprendizaje - 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
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
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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)
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
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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
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Azure Machine Learning y SAS Model Manager 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
SAS Model Manager está categorizado como Aprendizaje Automático
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)
SAS Model Manager
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
61.8%
Hospital y atención médica
5.5%
Banca
5.5%
Seguridad pública
3.6%
Ingeniería Mecánica o Industrial
3.6%
Otro
20.0%
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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