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Azure Machine Learning
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Explorar todos los planes de precios de 3Resumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Azure Machine Learning ofrece una integración robusta con otros servicios de Microsoft, lo cual es beneficioso para las empresas que ya utilizan el ecosistema de Microsoft, mientras que SuperAnnotate destaca por su interfaz fácil de usar y herramientas de anotación intuitivas, convirtiéndolo en un favorito entre las pequeñas empresas.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning tiene una curva de aprendizaje más pronunciada, particularmente al utilizar funciones avanzadas como el aprendizaje automático automatizado, mientras que SuperAnnotate es elogiado por su facilidad de uso, especialmente con funciones como la anotación colaborativa y la retroalimentación en tiempo real.
- Los usuarios de G2 destacan que el soporte de Azure Machine Learning es confiable pero puede ser lento a veces, mientras que los usuarios de SuperAnnotate elogian la calidad del soporte, señalando tiempos de respuesta rápidos y recursos útiles que mejoran su experiencia.
- Los usuarios en G2 informan que Azure Machine Learning cumple bien con los requisitos, particularmente para proyectos complejos a nivel empresarial, pero SuperAnnotate sobresale en satisfacer las necesidades de las pequeñas empresas con su precio flexible y prueba gratuita, permitiendo a los usuarios probar las funciones antes de comprometerse.
- Los revisores dicen que el proceso de configuración de Azure Machine Learning puede ser engorroso, especialmente para aquellos que no están familiarizados con los servicios en la nube, mientras que SuperAnnotate se destaca por su configuración sencilla, permitiendo a los usuarios comenzar rápidamente con un mínimo de complicaciones.
- Los usuarios mencionan que, si bien Azure Machine Learning tiene una dirección de producto sólida, el compromiso de SuperAnnotate con la mejora continua y la retroalimentación de los usuarios es evidente, con actualizaciones frecuentes que mejoran la funcionalidad y la experiencia del usuario.
Azure Machine Learning vs SuperAnnotate
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que SuperAnnotate es más fácil de usar, configurar y administrar. También prefirieron hacer negocios con SuperAnnotate en general.
- Los revisores consideraron que SuperAnnotate satisface mejor las necesidades de su empresa que Azure Machine Learning.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que SuperAnnotate es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de SuperAnnotate sobre Azure Machine Learning.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesSuperAnnotate
Pro
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Prepárate para escalar tus proyectos de IA más sofisticados y necesidades de MLOps
- Editor multimodal totalmente personalizable
- Editores de imagen, video, texto y audio
- Curación y exploración de datos
Prueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleSuperAnnotate
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
9.6
113
Facilidad de uso
8.5
80
9.6
118
Facilidad de configuración
8.3
57
9.6
78
Facilidad de administración
8.3
49
9.6
46
Calidad del soporte
8.6
74
9.7
115
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
9.7
47
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
9.5
99
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
9.4
16
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
9.8
10
No hay suficientes datos disponibles
9.2
11
No hay suficientes datos disponibles
9.3
9
No hay suficientes datos disponibles
9.7
10
No hay suficientes datos disponibles
9.5
10
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
9.4
11
No hay suficientes datos disponibles
9.5
11
No hay suficientes datos disponibles
9.5
10
No hay suficientes datos disponibles
9.4
11
No hay suficientes datos disponibles
9.3
12
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
9.3
9
No hay suficientes datos disponibles
9.0
10
No hay suficientes datos disponibles
9.2
8
No hay suficientes datos disponibles
9.6
8
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
9.3
9
No hay suficientes datos disponibles
9.2
8
No hay suficientes datos disponibles
9.2
8
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
9.6
8
No hay suficientes datos disponibles
9.4
8
No hay suficientes datos disponibles
9.3
7
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
Etiquetado de datosOcultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
9.4
89
Calidad
No hay suficientes datos disponibles
9.7
76
No hay suficientes datos disponibles
9.6
74
No hay suficientes datos disponibles
9.7
74
No hay suficientes datos disponibles
9.7
68
Automatización
No hay suficientes datos disponibles
9.3
57
No hay suficientes datos disponibles
9.5
47
Anotación de imagen
No hay suficientes datos disponibles
9.3
70
No hay suficientes datos disponibles
9.4
67
No hay suficientes datos disponibles
9.3
59
No hay suficientes datos disponibles
9.5
61
Anotación en lenguaje natural
No hay suficientes datos disponibles
9.3
46
No hay suficientes datos disponibles
9.2
39
No hay suficientes datos disponibles
9.6
43
Anotación de voz
No hay suficientes datos disponibles
9.2
40
No hay suficientes datos disponibles
9.0
38
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
9.5
13
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.6
13
No hay suficientes datos disponibles
9.6
13
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.4
12
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.6
13
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.5
13
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.4
13
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.5
11
No hay suficientes datos disponibles
9.4
13
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.5
13
No hay suficientes datos disponibles
9.6
12
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.4
12
No hay suficientes datos disponibles
9.5
11
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.5
11
No hay suficientes datos disponibles
9.4
11
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.4
12
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 SuperAnnotate está categorizado como Plataformas de MLOps y Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
Categorías Únicas
Azure Machine Learning está categorizado como Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, Infraestructura de IA Generativa, y Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
SuperAnnotate está categorizado como Etiquetado de datos
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)
SuperAnnotate
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
22.6%
Software informático
16.4%
Investigación
6.9%
Educación Superior
5.0%
Salud, bienestar y fitness
3.8%
Otro
45.3%
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
What is SuperAnnotate?
1 Comentario
MM
SuperAnnotate es una plataforma integral para anotar, versionar y gestionar datos de verdad de terreno para tu IA.Leer más
What is your experience with SuperAnnotate for data annotation, and what would you like to see improved?
1 Comentario
ST
He sido invitado a pruebas de habilidades para algunos proyectos con Superannotate en el último año más o menos, cada uno resultando en que la plataforma...Leer más
SuperAnnotate no tiene más discusiones con respuestas
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