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Alteryx
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Azure Machine Learning
Calificación Estelar
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Aprende más sobre Azure Machine LearningTensorFlow
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Aprende más sobre TensorFlowResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que TensorFlow sobresale en Entrenamiento de Modelos con una puntuación de 9.3, destacando sus capacidades robustas para aplicaciones de aprendizaje profundo, mientras que Azure Machine Learning obtiene una puntuación de 8.7, lo que indica que puede no ser tan potente en esta área.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning ofrece una Facilidad de Uso superior con una puntuación de 8.6 en comparación con el 7.6 de TensorFlow, haciéndolo más accesible para principiantes y aquellos que buscan una interfaz fácil de usar.
- Los usuarios de G2 señalan que TensorFlow brilla en Escalabilidad con una puntuación de 9.1, lo cual es crucial para proyectos de aprendizaje automático a gran escala, mientras que Azure Machine Learning obtiene una puntuación ligeramente inferior de 8.9, sugiriendo que puede enfrentar desafíos al manejar cargas de trabajo extensas.
- Los usuarios en G2 destacan que Azure Machine Learning proporciona una mejor funcionalidad de Arrastrar y Soltar con una puntuación de 8.7, facilitando a los usuarios la construcción de modelos de manera visual, mientras que la puntuación de TensorFlow de 7.8 indica una experiencia menos intuitiva en este aspecto.
- Los revisores mencionan que la puntuación de Algoritmos Preconstruidos de TensorFlow de 8.6 es un punto fuerte, pero la puntuación de Azure Machine Learning de 8.3 muestra que aún ofrece una selección decente, aunque no tan extensa como las ofertas de TensorFlow.
- Los usuarios dicen que la puntuación de Servicio Gestionado de Azure Machine Learning de 8.8 refleja su fuerte soporte para implementaciones basadas en la nube, mientras que la puntuación de TensorFlow de 8.4 sugiere que puede no estar tan optimizado para servicios gestionados, lo que podría afectar la facilidad de implementación.
Azure Machine Learning vs TensorFlow
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Azure Machine Learning es más fácil de usar y administrar. Además, sintieron que Azure Machine Learning facilita más hacer negocios en general. Sin embargo, los revisores sintieron que los productos son igualmente fáciles de configurar.
- Los revisores consideraron que TensorFlow satisface mejor las necesidades de su empresa que Azure Machine Learning.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que TensorFlow es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de TensorFlow sobre Azure Machine Learning.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesTensorFlow
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleTensorFlow
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
9.2
117
Facilidad de uso
8.5
80
8.0
120
Facilidad de configuración
8.3
57
8.3
98
Facilidad de administración
8.3
49
7.9
39
Calidad del soporte
8.6
74
8.7
104
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
8.3
36
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
9.3
115
Características
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
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Operaciones
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
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
8.4
102
Sistema
8.6
22
8.6
70
Desarrollo de modelos
8.6
51
8.9
96
8.9
54
7.2
82
8.3
53
8.8
96
8.7
52
9.2
95
Desarrollo de modelos
8.4
21
9.0
69
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.1
45
9.1
93
7.9
45
9.0
88
7.8
38
8.8
86
8.2
42
9.4
95
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.7
21
8.7
64
8.5
21
9.2
67
Despliegue
8.8
50
8.5
80
8.7
51
8.7
89
8.9
51
9.0
89
IA generativa
8.5
10
8.0
11
8.2
10
7.7
11
7.5
10
8.0
11
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
7.3
5
No hay suficientes datos disponibles
7.3
5
No hay suficientes datos disponibles
8.0
5
No hay suficientes datos disponibles
8.7
5
No hay suficientes datos disponibles
8.3
5
No hay suficientes datos disponibles
7.0
5
No hay suficientes datos disponibles
7.7
5
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
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
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
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
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 TensorFlow 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
TensorFlow 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)
TensorFlow
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
27.9%
Tecnología de la Información y Servicios
20.2%
Investigación
7.8%
Seguridad informática y de redes
4.7%
Gestión de la educación
3.1%
Otro
36.4%
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
¿Qué es TensorFlow y por qué se utiliza?
2 Comentarios
PS
TensorFlow es una biblioteca de código abierto que te permite generar varios modelos de IA/ML/DL.Leer más
TensorFlow no tiene más discusiones con respuestas
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