--- title: Azure Machine Learning Reviews meta_title: 'Azure Machine Learning Reseñas 2026: Detalles, Precios y Características | G2' meta_description: Filtra reseñas de 90 por el tamaño de la empresa, rol o industria de los usuarios para descubrir cómo funciona Azure Machine Learning para un negocio como el tuyo. aggregate_rating: rating_value: 4.3 review_count: 90 scale: '5' date_modified: '2026-06-17' parent_category: name: Inteligencia Artificial url: https://www.g2.com/es/categories/artificial-intelligence --- # Azure Machine Learning Reviews **Vendor:** Microsoft **Category:** [Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático](https://www.g2.com/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 90 ## About Azure Machine Learning Azure Machine Learning es un servicio de nivel empresarial que facilita el ciclo de vida completo del aprendizaje automático, permitiendo a los científicos de datos y desarrolladores construir, entrenar y desplegar modelos de manera eficiente. Características y Funcionalidades Clave: - Preparación de Datos: Itera rápidamente la preparación de datos en clústeres de Apache Spark dentro de Azure Machine Learning, interoperable con Microsoft Fabric. - Almacén de Características: Aumenta la agilidad en el envío de tus modelos haciendo que las características sean descubribles y reutilizables en diferentes espacios de trabajo. - Infraestructura de IA: Aprovecha una infraestructura de IA diseñada específicamente para combinar las últimas GPUs y redes InfiniBand. - Aprendizaje Automático Automatizado: Crea rápidamente modelos de aprendizaje automático precisos para tareas que incluyen clasificación, regresión, visión y procesamiento de lenguaje natural. - IA Responsable: Construye soluciones de IA responsable con capacidades de interpretabilidad. Evalúa la equidad del modelo a través de métricas de disparidad y mitiga la injusticia. - Catálogo de Modelos: Descubre, ajusta y despliega modelos base de Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere y más usando el catálogo de modelos. - Flujo de Prompts: Diseña, construye, evalúa y despliega flujos de trabajo de modelos de lenguaje con flujo de prompts. - Puntos de Extremo Gestionados: Opera el despliegue y evaluación de modelos, registra métricas y realiza implementaciones seguras de modelos. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Azure Machine Learning acelera el tiempo de valor al simplificar la ingeniería de prompts y los flujos de trabajo de modelos de aprendizaje automático, facilitando un desarrollo de modelos más rápido con una potente infraestructura de IA. Optimiza las operaciones al permitir pipelines reproducibles de extremo a extremo y automatizar flujos de trabajo con integración y entrega continua (CI/CD). La plataforma asegura confianza en el desarrollo a través de una gobernanza unificada de datos e IA con seguridad y cumplimiento integrados, permitiendo que el cómputo se ejecute en cualquier lugar para el aprendizaje automático híbrido. Además, promueve la IA responsable proporcionando visibilidad en los modelos, evaluando flujos de trabajo de modelos de lenguaje y mitigando la equidad, sesgos y daños con sistemas de seguridad integrados. ## Azure Machine Learning Pros & Cons **What users like:** - Los usuarios encuentran que Azure Machine Learning es **fácil de usar** , con una interfaz intuitiva y excelentes recursos de soporte. (3 reviews) - Los usuarios valoran la **interfaz fácil de usar y las potentes características** de Azure Machine Learning para una gestión de datos efectiva y detección de patrones. (3 reviews) - Los usuarios elogian el **increíble soporte al cliente** de Azure Machine Learning, beneficiándose de una documentación exhaustiva y la asistencia de la comunidad. (2 reviews) - Los usuarios valoran las **funciones de gestión de datos fáciles de usar** de Azure Machine Learning, mejorando su experiencia de manejo de datos. (2 reviews) - Los usuarios encuentran que Azure Machine Learning ofrece **eficiencia** al lanzar y monitorear trabajos de aprendizaje automático con facilidad. (2 reviews) - Los usuarios aprecian la **facilidad de implementación** de Azure Machine Learning, facilitando una rápida integración y un entrenamiento eficiente de modelos. (2 reviews) - Los usuarios valoran la **escalabilidad e integración** de Azure Machine Learning, mejorando la implementación y gestión de IA en aplicaciones. (1 reviews) - Los usuarios valoran la **integración perfecta con los servicios de Azure** que mejora su capacidad para utilizar la IA de manera efectiva. (1 reviews) - Automatización (1 reviews) - Computación en la nube (1 reviews) **What users dislike:** - Los usuarios encuentran **la pronunciada curva de aprendizaje** de Azure Machine Learning desafiante, lo que afecta su experiencia inicial con la plataforma. (3 reviews) - Los usuarios encuentran la **navegación difícil** de Azure Machine Learning frustrante, lo que hace que sea difícil localizar las opciones deseadas fácilmente. (2 reviews) - Los usuarios encuentran la UX **desordenada** , requiriendo muchos clics y careciendo de una navegación intuitiva para un uso óptimo. (2 reviews) - Los usuarios encuentran la **interfaz compleja** de Azure ML desafiante debido a flujos no intuitivos y características faltantes. (1 reviews) - Los usuarios enfrentan una **curva de aprendizaje** desafiante al adaptarse a Azure Machine Learning, especialmente si son nuevos en la tecnología. (1 reviews) - Los usuarios encuentran **recursos de aprendizaje insuficientes** para Azure Machine Learning, lo que lleva a experiencias frustrantes de prueba y error. (1 reviews) - Faltan características (1 reviews) - Falta de orientación (1 reviews) - Personalización limitada (1 reviews) - Horas limitadas (1 reviews) ## Azure Machine Learning Reviews ### 1. Una forma de nivel empresarial para operacionalizar el ML **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vytas J. | Field CTO – Cybersecurity , Tecnología de la información y servicios, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** May 21, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Es lo mejor para darnos una forma empresarial de operacionalizar el aprendizaje automático, sin tener que unir todo nosotros mismos. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Probablemente el problema principal es que puede parecer complejo y pesado a veces para algunos de nuestros equipos que aún no son muy maduros con las prácticas de Azure y DevOps. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Lleva el aprendizaje automático de la experimentación a la producción de una manera controlada, empresarial y lista para el horario estelar. También significa que nuestros equipos no están trabajando en implementaciones de cuadernos aislados, y en su lugar tienen una mejor manera de trabajar y experimentar. ### 2. Integración de Datos Médicos Rentable Respaldada por un Gran Soporte **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Giridharan U. | Technical Architect, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** May 20, 2026 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Lo utilicé para integrar nuestros datos médicos para el procesamiento de datos de usuarios. La solución fue rentable, y también recibimos buen apoyo del equipo de atención al cliente. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** La curva de aprendizaje inicial fue bastante pronunciada, y fue un poco difícil al principio. Sin embargo, con la ayuda del soporte al cliente, pudimos superarla. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** El procesamiento de grandes volúmenes de datos y la extracción de información de nuestros datos internos, junto con la creación de paneles de control fáciles y efectivos para las partes interesadas, fueron algunos de los beneficios clave para las partes interesadas. ### 3. Plataforma de aprendizaje automático potente y fácil de usar. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Diego Felipe M. | C# consultant, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** March 25, 2025 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** El servicio es fácil de usar y tiene muchas características interesantes para cargar datos y detectar patrones entre ellos, la interfaz podría ser mejor pero complementa mis necesidades. Si tienes dudas sobre la implementación, hay mucha información en la web o puedes solicitar ayuda directamente al soporte de Microsoft. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Una vez que aprendes a trabajar con este servicio es fácil de usar, pero la interfaz de usuario se siente desordenada y puedes hacer muchos clics para encontrar la opción deseada. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Estoy aprendiendo sobre la implementación de modelos transformadores de IA, Azure es una de las plataformas más fáciles de usar en tareas de entrenamiento, así que la uso frecuentemente para probar modelos y ver cómo implementarlos en muchos escenarios pequeños, por ejemplo, la planificación de mejores rutas de aprovisionamiento para tiendas locales teniendo en cuenta el inventario actual actualizado en tiempo real. ### 4. Transición a Azure Machine Learning **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dallas K. | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** January 31, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Azure Machine Learning utiliza una forma en capas para construir su aplicación de aprendizaje personalizada. Si mantiene la estructura muy simplificada, puede construir sus conjuntos de datos en grupos separados y referenciarlos solo cuando los necesite y asignar acceso a individuos, marcando datos para una revisión humana adicional. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Limitaciones de personalización, por ejemplo, si Azure Machine Learning fuera como construir una casa, tus paredes, puertas y ventanas prefabricadas te ayudan a "comenzar" rápida y fácilmente, incluso si no eres un constructor profesional. Pero si tienes un diseño muy específico en mente, o si necesitas acomodar características inusuales, es posible que necesites construir algunos componentes personalizados tú mismo. Dado que este es un software tan especializado dentro de Azure, es poco probable que encuentres a alguien rápidamente para ayudarte con esto o que puedas subcontratarlo y explicarles los detalles para que realmente te ayuden. Así que esto podría significar largas horas solo haciendo prueba y error hasta que obtengas los resultados deseados. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Los proveedores de servicios gestionados como nosotros están constantemente monitoreando las redes de sus clientes en busca de amenazas de seguridad. Esta puede ser una tarea que consume mucho tiempo y recursos, especialmente con el panorama de amenazas en constante evolución. Azure Machine Learning puede analizar grandes cantidades de datos de red para identificar patrones y anomalías que podrían indicar amenazas de seguridad potenciales. Esto nos permite identificar y responder proactivamente a las amenazas antes de que puedan causar daño al cliente. ### 5. Servicio en la nube de Microsoft **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Jatin s. | IT Engineer L3, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 14, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Azure Machine Learning es un servicio en la nube poderoso que gestiona el ciclo de vida de los proyectos de aprendizaje automático. Nos permite colaborar con el equipo a través de cuadernos, computación sin servidor, datos y más. Podemos desplegar modelos de aprendizaje automático fácilmente con escalabilidad y gobernarlos con MLOpe. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** La versión gratuita tiene almacenamiento limitado, lo que nos restringe para proyectos más grandes. Muchos problemas al integrarse con TensorFlow. El costo debería haber sido menor ya que hay algunos inconvenientes para Azure Machine Learning. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Azure Machine Learning copia datos de alguna fuente y los copia de nuevo en Azure Data Lake Storage y los almacena en la base de datos de Machine Learning. Azure Kubernetes realiza puntuación en tiempo real. Azure Machine Learning ha sido útil al hacer recomendaciones sobre compras de clientes, análisis de tráfico. Azure Machine Learning tiene pocas restricciones en algunas herramientas, lo que lo hace fácil de usar. Las predicciones son más precisas en los algoritmos. ### 6. Altamente recomendado Azure Machine Learning para un desarrollo de IA sin problemas. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** FAHAD A. | Microsoft Support Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 27, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Una de las características destacadas de Azure Machine Learning es su escalabilidad e integración con otros servicios de Azure. Permite el despliegue y la gestión sin problemas de modelos de aprendizaje automático, facilitando el aprovechamiento del poder de la inteligencia artificial en diversas aplicaciones. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Un posible inconveniente es la curva de aprendizaje para los usuarios que son nuevos en Azure o en el aprendizaje automático en general. Puede llevar algún tiempo familiarizarse con las herramientas y procesos de la plataforma. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Azure Machine Learning ayuda a resolver una variedad de problemas relacionados con la construcción, implementación y gestión de modelos de aprendizaje automático. Simplifica el proceso de desarrollo, facilita la colaboración entre los miembros del equipo, automatiza la implementación de modelos y proporciona escalabilidad. Estos beneficios se traducen en ciclos de desarrollo más rápidos, mejor rendimiento de los modelos y mayor eficiencia, ayudándome en última instancia a ofrecer mejores soluciones de IA a clientes o partes interesadas. ### 7. Azure aprendizaje automático: el poder de la IA **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Satyam P. | Associate software trainee, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 28, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Azure Machine Learning ofrece varias características atractivas, pero si tuviera que elegir una, sería su integración perfecta con otros servicios de Azure. Proporciona un ecosistema integral para la computación en la nube y Azure Machine Learning aprovecha este ecosistema para permitir una preparación de datos fluida, entrenamiento de modelos, implementación y monitoreo. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Es una plataforma poderosa con muchos beneficios, pero hay áreas donde podría ser más fácil de usar, rentable y eficiente. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Con Azure Machine Learning, estoy resolviendo muchas tareas como experimentos de manera eficiente, escalando sin esfuerzo, colaborando y desplegando de manera confiable. En general, Azure Machine Learning me ayuda a superar las complejidades y desafíos de construir y desplegar soluciones de aprendizaje automático, permitiéndome centrarme en entregar valor y resolver problemas del mundo real con mayor eficiencia. ### 8. Azure Machine Learning para ciberseguridad **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Elian Jared G. | Especialista en ciberseguridad, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 17, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Este producto me ayuda a entrenar modelos para mis proyectos de ciberseguridad, mejorando y facilitando mi trabajo. Ahora es parte de mis productos diarios, porque es fácil de entrenar, implementar e integrar con mis herramientas y proyectos. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** El costo puede ser un límite, pero te das cuenta de que vale totalmente la pena. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Con este producto puedo obtener mejores recomendaciones al realizar evaluaciones de ciberseguridad. ### 9. Revisión de Azure ML **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vishwas D. | Software Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** April 27, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Hay muchas cosas que me gustan de Azure Machine Learning, pero una de las mejores es su escalabilidad según los requisitos, lo que lo hace rentable. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** No hay tal cosa que no me guste, pero si tengo que elegir una, entonces lleva tiempo dominarla. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Hay muchas otras opciones en el mercado, pero es la mejor opción según nuestros requisitos como escalabilidad, costo y facilidad de implementación en nuestra infraestructura existente. ### 10. La increíble experiencia con Azure Machine Learning **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Gaurav P. | Associate Software Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** May 20, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Lo que más me gusta de Azure Machine es la facilidad de uso para usuarios normales y la experiencia del usuario. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** El que no me gusta es el límite o servicio si es más, entonces sería genial. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Está resolviendo el problema de desplegar y gestionar el modelo de calidad y me está beneficiando al ahorrar mucho tiempo y esfuerzo. ### 11. Azure ML **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sreenivasa Rao R. | Sr.Manager Architect, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** May 01, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** La mayoría de los servicios están predefinidos para satisfacer las necesidades empresariales. Es fácil crear el experimento, la comprensión del algoritmo es sencilla y podemos desplegar el modelo como un servicio web. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Nada específico que explicar, sin embargo, en términos de costos, Azure puede replantearse ofrecer precios competitivos. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Desplegamos para identificar eventos adversos en productos farmacéuticos. ### 12. Azure ML **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** AMIT P. | Software Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** April 26, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Es fácil de usar y comenzar. Podemos implementar los modelos como un servicio web de manera muy eficiente utilizando Azure ML. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Es un poco difícil integrar los datos mientras se crean nuevos modelos. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Sería difícil preparar todo desde cero para entrenar los modelos. Con Azure Machine Learning es fácil experimentar. ### 13. Azure ML Studio es un entorno eficiente para experimentos de aprendizaje automático. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Alimentos y Bebidas | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** October 05, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Azure Machine Learning Studio es un entorno eficiente para lanzar y monitorear trabajos y experimentos de aprendizaje automático. Es fácil de usar e implementar trabajos con VS Code, Jupyter Lab y Terminal integrados. La interfaz de usuario es intuitiva con una serie de características como Resumen de Trabajo, Métricas, Imágenes Docker, Vista de Registros, Explicaciones, Monitoreo de Modelos y Archivos de Código que contienen la configuración del modelo. Como mi frecuencia de uso es diaria, aprovecho las características de código y registros para evaluar la configuración del modelo y los registros de advertencia/información en tiempo de ejecución. El soporte al cliente para Azure Stack es increíble con documentación adecuada y soporte comunitario. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** La falta de soporte métrico y la cascada de trabajos están ausentes, lo cual me gustaría tener en Azure ML. Además, algunos flujos no son intuitivos, incluyendo el regreso de computación a Trabajos. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Azure ML es utilizado por nuestros Experimentos y Trabajos de Aprendizaje Automático y Optimización para el Modelo de Mezcla de Mercado que se usa en nuestra empresa. Ejecutamos y evaluamos los trabajos de ML utilizando la plataforma AML. ### 14. Experiencia positiva usando Azure Machine Learning **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Servicios de información | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** May 17, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Me gusta que pueda ser utilizado por un principiante como yo. Recientemente he comenzado a explorar diferentes servicios para analizar modelos de ML, y me siento relativamente cómodo con AML incluso como principiante. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Tuve dificultades para configurar las integraciones con herramientas fuera del ecosistema de Azure. Es un poco laborioso. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Encuentro que AML es extremadamente útil para ayudarme a predecir la retención, expansión y riesgo en las cuentas clave existentes. ### 15. Una herramienta de aprendizaje automático encantadora y completa: Azure **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Vishal U. | Analyst, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 11, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Azure Machine Learning tiene todas las capacidades potenciales para el entrenamiento de conjuntos de datos y está desarrollado para la interacción con el usuario de la mejor manera. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Algunas características como la vista previa faltan durante el paso de entrenamiento, ya que podría ocurrir una carga de datos innecesaria. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Estamos entrenando el conjunto de datos para la adición de características en el producto de extremo a extremo. ### 16. Mejor reseña **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anshu M. | Associate Technology L2, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** May 04, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Es genial su característica de ML automatizado y despliegue. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Nada, todo es genial hasta ahora. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Estoy usando esto en el proceso de despliegues y es muy fácil de usar. ### 17. Fácil de usar servicio de aprendizaje automático. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Hosam K. | BI Developer, Tecnología de la información y servicios, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** May 31, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Azure Machine Learning Studio es un servicio basado en la nube que facilita al usuario promedio la creación de aplicaciones basadas en IA sin escribir código ni involucrarse en complicaciones técnicas. Proporciona una interfaz de usuario de arrastrar y soltar para conectar conjuntos de datos, elegir algoritmos y construir flujos de trabajo. El servicio cuenta con una gran cantidad de recursos de aprendizaje y una comunidad de soporte sólida. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** El servicio de Azure Machine Learning Studio requiere usuarios con un sólido conocimiento en aprendizaje automático. Y puede llevar un tiempo relativamente largo para que los nuevos usuarios se familiaricen con la plataforma Azure y la interfaz del estudio de aprendizaje automático. El servicio es ligeramente caro y no se adapta a cargas de trabajo a gran escala. Sin embargo, puede facilitar la construcción de pequeñas soluciones de extremo a extremo. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Azure Machine Learning Studio ayuda a mi equipo a automatizar el proceso de aprendizaje automático utilizando modelos preentrenados para comenzar con aplicaciones basadas en aprendizaje automático de manera rápida y sencilla. El servicio nos permite construir soluciones de recomendación de productos para nuestros clientes con un trabajo técnico mínimo, lo que a su vez nos permite centrarnos más en la lógica empresarial y el desarrollo de soluciones en lugar de la infraestructura, la asignación de recursos y las tecnologías subyacentes. Además, ayuda a mi negocio a tener más control sobre el presupuesto a través de un modelo de precios conveniente de pago por uso. ### 18. ML a gran escala **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Haritha C. | Machine Learning Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** June 20, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** AML es una plataforma basada en la nube para crear servicios de ML a gran escala. Está destinada a usuarios promedio más, con un conocimiento mínimo requerido para comenzar. El conocimiento de codificación y técnico exigido para usar la plataforma es inferior al promedio en comparación con los practicantes de DS y ML que utilizan solo código para construir servicios de ML. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Los usuarios se tomarán un tiempo considerable para familiarizarse con la interfaz de usuario. Incluso alguien con buen conocimiento en ML tardará relativamente mucho tiempo en acostumbrarse a la interfaz de usuario. Además, el costo de usar un recurso es alto y, por lo tanto, no podemos experimentar con la herramienta como los usuarios querrían al principio para comenzar. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Utilicé el estudio para automatizar algunas predicciones con modelos preentrenados. También lo utilicé para llevar a cabo una sesión para un público no tan familiarizado con el aprendizaje automático, para introducirlos al aprendizaje automático y mostrar las capacidades del mismo en Azure. La herramienta requiere una codificación mínima, lo que la convierte en una plataforma ideal para la construcción rápida de pruebas de concepto para problemas como sistemas de recomendación, problemas basados en regresión, etc. ### 19. Extremadamente fácil de usar **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Educación superior | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** April 29, 2024 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Es fácil de usar, contiene cajas de herramientas como hipertónico. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Nada. Incluye códigos como ANN y CNN **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Selección de material y proceso de fabricación ### 20. Fácil de usar, buena plataforma también para principiantes. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Consultoría de gestión | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** July 26, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** La accesibilidad y usabilidad del sitio web. Se necesita muy poco conocimiento para entender cómo usar la plataforma. Muy fácil de acceder. Se puede crear un modelo de manera eficiente y entrenarlo. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Bueno. después de desplegar el modelo de tren, debería haber más detalles sobre cómo conectarlo a la aplicación. Como principiante, es difícil de entender. A veces, la extracción de entidades no funciona correctamente después de entrenarlo. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Para crear un chatbot, utilizamos el Azure Machine Learning Studio, en el cual creamos el modelo. Allí añadimos preguntas y respuestas para un chatbot. También hicimos uso de la identificación de intenciones y la extracción de entidades. ### 21. Revisión de Azure Machine Learning Studio **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Simran R. | Cloud Engineer, Tecnología de la información y servicios, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** May 24, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** En general, la experiencia es buena ya que puedo explorar los modelos públicos y si las personas son nuevas en ML, entonces Azure ML Studio es excelente para comenzar ya que implica un conocimiento mínimo de codificación. Además, tiene una interfaz de usuario interactiva. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Es de nivel medio, por lo que hay muchas características que no están disponibles actualmente. Además, el costo es uno de los factores. No es tan compatible con Tensorflow o algunos modelos. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Estaba usándolo con fines de prueba junto con Tensorflow y al conectarse a la base de datos, podemos ejecutar consultas y utilizar algoritmos integrados. La implementación es simple, y la plantilla se puede reciclar si es necesario. Azure ML proporciona un código de muestra que muestra cómo conectar el modelo a nuestra aplicación existente. ### 22. Buena interfaz de usuario **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Monesh L. | Programmer Analyst Trainee, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Está diseñado para ser fácil de usar, incluso para principiantes. La interfaz de arrastrar y soltar facilita la creación y configuración de modelos de aprendizaje automático, y las herramientas integradas proporcionan todo lo que necesitas para entrenar, probar y desplegar tus modelos. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Puede ser difícil integrar procedimientos de vanguardia en tus proyectos. El proceso de arrastrar y soltar para construir tu pipeline es más lento que escribir. Hay menos guías de ayuda y preguntas/respuestas disponibles en línea que para otras herramientas de aprendizaje automático. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** La dificultad de construir y desplegar modelos de aprendizaje automático. El aprendizaje automático puede ser un proceso complejo y que consume mucho tiempo. Azure Machine Learning Studio simplifica este proceso al proporcionar una interfaz de arrastrar y soltar, algoritmos preconstruidos y una variedad de opciones de computación. ### 23. La plataforma que hace que el aprendizaje automático sea accesible para todos. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** YASHWANTHI M. | Programmer Analyst Trainee, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 16, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Está estrechamente integrado con otros servicios de Azure, como Azure Databricks y Azure Data Lake. Azure Machine Learning es muy asequible, especialmente para pequeñas empresas y startups. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** La documentación de algunas características está incompleta o desactualizada. La estructura de precios puede ser compleja y confusa y también la plataforma puede ser lenta a veces. Hay algunas características que todavía están en revisión, por lo que pueden no ser estables. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Azure Machine Learning resuelve la falta de escalabilidad de los modelos de aprendizaje automático. Está siendo utilizado por los bancos para detectar fraudes, evaluar el riesgo crediticio y personalizar las experiencias de los clientes, y también está siendo utilizado por los proveedores de atención médica para diagnosticar enfermedades y predecir resultados de los pacientes. ### 24. Azure Machine Learning Studio **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aman S. | Cloud Operations Engineer, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** July 03, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Es altamente sofisticado y ofrece todas las características con facilidad para la programación de aprendizaje automático. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** no hay nada que no guste de Azure Machine Learning **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Azure Machine Learning está resolviendo problemas de reconocimiento de alertas para mi equipo y ayuda a priorizar las alertas en función de palabras clave. ### 25. Excelente para principiantes para aprender y trabajar en Aprendizaje Automático. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Marien B. | Programmer Analyst Trainee, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Es muy fácil de usar. La plataforma y el entorno son amigables. Como principiante en el aprendizaje automático, esta plataforma me ayudó a adaptarme rápidamente a su entorno. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Me gustaron la mayoría de las características. Pero siento que necesito más flexibilidad para adaptarme y aprender. Algunas características son limitadas y, personalmente, no me gustaron ya que necesito explorar más. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Me ayudó a entender el aprendizaje automático y me ayudó a desarrollar y desplegar mi modelo de aprendizaje automático. También, con la ayuda de su interfaz gráfica, desplegué rápidamente mi modelo. ### 26. Experiencia increíble **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Haribabu J. | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** July 17, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Es un producto impresionante, se puede utilizar como un servicio, muy flexible en la construcción de interfaces, se admiten numerosos algoritmos, soporte de servicios web y documentación impresionante. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Nada por ahora. Todo está bien por ahora. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Aún por implementar, tomará algún tiempo - definitivamente volverá según el requisito. ### 27. Es fácil de usar y manejar. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Consultoría de gestión | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Azure Machine Learning Studio es fácil de aprender y explorar muchas cosas. Y mientras usaba Azure Machine Learning Studio, se me ocurrieron algunas ideas innovadoras para trabajar. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** No hay nada que no me guste en Azure Machine Learning Studio. Azure Machine Learning Studio es completamente una buena plataforma para aprender mejor y trabajar en la plataforma. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Azure Machine Learning Studio es una potente plataforma basada en la nube que ofrece una variedad de capacidades para construir, desplegar y gestionar modelos de aprendizaje automático. Ayuda a resolver varios problemas relacionados con el desarrollo y despliegue de aprendizaje automático, beneficiando tanto a los científicos de datos como a las organizaciones de varias maneras. ### 28. Útil **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Software de Computadora | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** June 06, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Me gusta cómo es una forma integral de gestionar, entrenar y desplegar modelos. Es muy útil para desplegar modelos en un punto final y monitorear el rendimiento. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** A veces puede parecer un poco abrumador en cuanto al número de funciones. A veces uso una solución diferente cuando solo quiero usar una o dos de las cosas que ofrece ML Studio. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Resuelve el problema de entrenar, implementar y monitorear modelos de aprendizaje automático en un entorno listo para producción. Me permite implementar modelos en puntos de acceso para que sean accesibles a través de llamadas API. ### 29. Es una gran plataforma para aprender. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Akshay M. | Software Engineer, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 27, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** El video que explica todo bien. Aprecio los videos y las explicaciones. Los temas discutidos en él. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Todo fue genial! Funciona muy bien El curso es un poco largo. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Nos lo explica muy bien. No se encontraron problemas. ### 30. El mejor del mercado **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Rahat G. | Data Engineer, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Azure ML Studio es fácil de usar y tiene una gran interfaz de usuario. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Nada es un defecto aquí. Pero los modelos de ML a veces se vuelven lentos mientras se utilizan cuando están relacionados con implementaciones. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Estamos utilizando un modelo de ML para construir y desplegar esos para nuestros diversos problemas empresariales. ### 31. Es la mejor combinación de toda la tecnología que podemos usar en el aprendizaje automático. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Contabilidad | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** June 19, 2023 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** El medio ambiente es lo mejor que podemos usar el medio ambiente muy eficientemente. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Nada El medio ambiente es lo mejor que podemos usar el medio ambiente muy eficientemente **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Resolver los problemas de la plataforma de datos que obtenemos ya que es una plataforma colaborativa. ### 32. Una herramienta para que los no programadores contribuyan al análisis de datos y a las canalizaciones de aprendizaje automático (básico) **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Consultoría de gestión | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** August 12, 2021 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Habiendo conocido también la historia de esto, que comenzó con la compra por parte de Microsoft de una tienda local de análisis de DC, "Revolution Analytics", hace medio decenio, creo que el producto ha madurado considerablemente desde entonces, no solo en su funcionalidad con respecto a R, sino que ahora se ha expandido a Python. La interfaz de usuario es nítida, y hay muchos módulos potenciales que puedes aprovechar en tu canal de análisis mientras creas el proceso desde la ingestión hasta la salida. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Al igual que SPSS Modeler (y Watson Studio), estas herramientas programáticas visuales todavía son limitadas. No puedes integrar fácilmente procedimientos "de vanguardia" que pueden no estar aún en repositorios modernos en este entorno, y el proceso de arrastrar y soltar para construir tu pipeline es mucho más lento que escribir (a menos que no puedas escribir decentemente rápido). Además, es más fácil comenzar en el campo simplemente programando, ya que hay muchas más guías de ayuda y preguntas/respuestas en foros en línea como StackOverflow que para una herramienta a medida como esta. **Recomendaciones a otros que estén considerando Azure Machine Learning:** Si estás pensando en Azure como una ampliación de tu flujo de trabajo de ciencia de datos para incorporar personal no programador, esto puede no funcionar bien. Hay mucho que se puede hacer con esta herramienta, pero aún está limitada en comparación con todas las nuevas bibliotecas y funcionalidades que se desarrollan cada día en terceros/código abierto. Considera los costos-beneficios de adquirir este servicio frente a contratar a un científico de datos con sólidas habilidades de programación/ingeniería. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Usé esta herramienta por un tiempo limitado como parte de mi acceso a la nube de Azure. Al principio, pensamos que podría ser una rampa de incorporación para que un analista de datos se involucre en los flujos de trabajo de aprendizaje automático. ### 33. Fácil de construir el modelo de aprendizaje automático y desplegar en la nube. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Zayed R. | Programmer Analyst, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** August 19, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Para un científico de datos, Azure Machine Learning ofrece un gran número de componentes disponibles para crear el modelo. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Difícil integrar los datos para crear el modelo. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Fácil de entrenar, construir, implementar y monitorear el modelo de aprendizaje automático. ### 34. Convertirse en un científico de datos **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Uayeb C. | Advanced Analytics Manager, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** October 31, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Azure Machine Learning es una de las mejores herramientas de Microsoft Azure para trabajar con análisis predictivo, los científicos de datos de todo el mundo están investigando métodos para implementar sus soluciones. Azure Machine Learning Studios viene a resolver este desafío. Esta herramienta tiene un comando para comprometer nuevos servicios web, que son fáciles de implementar en diferentes tecnologías de canalización de datos. Además, esta gran herramienta fue diseñada para principiantes en ciencia de datos, ¿por qué? Uno de los mayores desafíos para estos nuevos científicos de datos es programar en lenguajes de programación. Codificando, debes crear tus propias funciones para limpiar, transformar y entrenar modelos. Usando Azure ML solo necesitas arrastrar y soltar módulos y establecer parámetros de lo que esperas como salida. Cada uno de esos módulos tiene como salida un Dataframe o resultados predictivos, estos resultados pueden trabajarse fácilmente con Python, R y SQL. ¿Por qué es esta una característica importante? Si eres un científico de datos experimentado, podrás usar tus propias funciones de transformación. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Azure Machine Learning Studio en este momento no tiene una forma de escalar la potencia de la computadora, sin embargo, en los servicios de Azure Machine Learning puedes configurar la potencia de los clústeres. Otra cosa es que si tienes solo un entorno de trabajo, la página principal simplemente imprime todos los experimentos y podría ser que estés trabajando en diferentes proyectos. **Recomendaciones a otros que estén considerando Azure Machine Learning:** Explore Azure Databricks **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Utilizamos AMLS para conectarnos con los estudiantes, procesamos la información de los estudiantes para predecir quién abandonará el próximo período académico, extraemos la información del almacenamiento en blob, lo que estamos almacenando, información académica, financiera, cualquier tipo de información tabular. Después de eso, ejecutamos todas nuestras transformaciones personalizadas y fusionamos con los módulos nativos, estamos identificando el factor más importante del bajo rendimiento estudiantil. ### 35. Procesos de Aprendizaje Automático Simplificados en la Nube **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** José P. | Senior Data Engineer, Software de Computadora, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** October 30, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** - Azure Machine Learning Studio ofrece al usuario una gran cantidad de componentes para personalizar cada proceso individual, cubriendo la mayoría de las necesidades que uno tendría al desarrollar este tipo de procedimientos de datos. - Los experimentos que implican el entrenamiento de un modelo pueden generar automáticamente un nuevo experimento y un servicio web que realiza el trabajo de predicción. - Los experimentos de aprendizaje automático pueden desplegarse como un servicio web ejecutable a través de un Endpoint. - El nivel gratuito permite a cualquiera conocer cómo funciona la herramienta. - Ya proporciona ejemplos de código en diferentes lenguajes de programación para ejecutar los servicios web creados. - La creación de experimentos es extremadamente intuitiva ya que tiene una funcionalidad de arrastrar y soltar. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** - Carece de una forma de limpiar el destino final de los datos antes de la inserción. Se puede solucionar, pero la herramienta termina siendo solo para generar información. - La interfaz donde ves todos tus experimentos, proyectos o servicios web rara vez se ajusta a una resolución de pantalla. - A veces, la ejecución de un experimento falla y dice que todavía se está ejecutando. Al actualizar la página, se revela que había terminado hace mucho tiempo. **Recomendaciones a otros que estén considerando Azure Machine Learning:** Aunque los algoritmos para el aprendizaje automático son proporcionados por la herramienta, necesitas entender cuál es la situación en la que se utilizan mejor, de lo contrario, no obtendrás el máximo provecho de Azure Machine Learning Studio. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático es fácil con esta herramienta. La limpieza de datos para el entrenamiento, el muestreo, la predicción y la inserción de información se pueden realizar utilizando Azure Machine Learning Studio. ### 36. Manejo fácil del aprendizaje automático **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Venta al por Menor | Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** July 26, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Lo que más me gusta del servidor de aprendizaje automático de Microsoft es que es muy fácil de comenzar. Y también es flexible para agregar cosas adicionales sobre la marcha, así que realmente me gusta la flexibilidad que proporciona el servidor de aprendizaje automático de Microsoft. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** limitación a las tecnologías de Microsoft y menos flexibilidad en términos de integración de múltiples tecnologías **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Normalmente, en los últimos 6 meses hemos estado con lineal y k-means. El beneficio, digo, es realmente donde un aprendizaje automático de Microsoft está manejando los conjuntos de datos y comparando. Una experiencia increíble, muy fácil. ### 37. Excelente para principiantes en el mundo del aprendizaje automático. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Arlindo P. | Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** December 23, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Es la mejor solución para principiantes, ya que utiliza una interfaz gráfica para interactuar y desarrollar tareas que manejan datos y construyen modelos predictivos y calibraciones. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** El cálculo puede tardar mucho tiempo en realizarse dependiendo del trabajo que estás tratando de realizar, por lo que a veces esperamos hasta que un modelo predictivo dé resultados. **Recomendaciones a otros que estén considerando Azure Machine Learning:** Aprovecha la extensa documentación y base de conocimientos de Microsoft para construir el elemento al que tienes que aferrarte para crear tu primera solución sin ningún problema. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Recientemente me pidió que hiciera algún tipo de pronóstico basado en datos recopilados a través de una encuesta en el sitio web para calcular el nivel de aprobación de sus clientes y, por lo tanto, intentar predecir el volumen de ventas en los próximos meses. Mientras buscaba diferentes opciones, encontré Azure ML para ser revisado, y comencé a dar mis primeros pasos comparando diferentes regresiones y transformaciones de datos, después de un tiempo a través de las guías de ayuda y páginas de soporte, y me di cuenta de lo buena que es esta herramienta cuando comencé a depender de ella. Tiene tantas herramientas a su alcance que es imprescindible. ### 38. Herramienta de Aprendizaje Automático Perfecta para Ingenieros **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Elif S. | Researcher, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** December 18, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Utilizo este software para diseñar mis algoritmos de aprendizaje automático. Me permite crear lo que quiera con algunas funciones predefinidas. Es muy útil para un nuevo aprendiz. También hay algunos videos, comentarios, artículos sobre este software. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** La forma en que el software da errores parece un poco complicada. Es difícil detectar algunos errores. No está claro cómo manejarlos. Algunas funciones predefinidas y algunas herramientas de aprendizaje automático no son claras. También toma un poco más de tiempo ejecutar mis códigos en comparación con algunos softwares relevantes. **Recomendaciones a otros que estén considerando Azure Machine Learning:** Recomiendo este software a cualquiera que esté interesado en diseñar un algoritmo de aprendizaje automático. Es muy útil y fácil de usar. Realmente lo recomiendo. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** He estado usando este software para ejecutar mis códigos de aprendizaje automático. Es un software muy fácil de usar. Me ayuda mucho en términos de su propiedad de fácil uso. ### 39. Modelo predictivo impresionante **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Abhaya P. | Senior SDET, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** December 17, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Proporciona un medio mediante el cual podemos desplegar nuestros modelos de aprendizaje automático y consumirlo como un usuario final. Es muy fácil de usar y amigable para el usuario. Estaba muy satisfecho usando este producto y lo recomendaría a todos mis amigos. Puedo escribir código en Pycharm usando las bibliotecas de Machine Learning Server. Puedo usar las bibliotecas de Python como Numpy, Pandas en mi modelo y desplegarlo en Machine Learning Server. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Sin embargo, he encontrado algunos problemas al usar este producto. A veces, el servidor se cuelga y te quedas atascado. No puedes usarlo durante un tiempo y requiere un reinicio. Como usuario, a veces, puede ser muy frustrante. Otras veces puede ser muy complejo de usar ya que necesitas entender su terminología. **Recomendaciones a otros que estén considerando Azure Machine Learning:** No enfrentarás ningún problema al desplegar tu modelo en este servidor ya que es muy fácil y amigable para el cliente. Puedes crear tus propios modelos utilizando las bibliotecas integradas del Servidor de Aprendizaje Automático y desplegarlos en el servidor y comenzar a consumir el modelo. Te proporciona resultados precisos y exactos. Y una cosa más a tener en cuenta es usar sus recursos de manera limitada, de lo contrario, puedes generar una gran factura. Así que, usa los recursos de manera juiciosa. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Usando esto, soy capaz de resolver muchos problemas y llegar a resultados precisos. Utilizo el modelo para predecir alertas que podrían generarse en la aplicación en un momento determinado. Incluso uso el modelo para estudiar las tendencias de generación de alertas. Cuando desplegué mi modelo en este servidor, pude obtener resultados satisfactorios y mostrarlos en un gráfico que fue muy útil para mi gerente y clientes. Seguramente lo recomendaré a mis amigos y colegas. ### 40. Excelente **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** AMIT J. | Data Scientist L3, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** July 17, 2020 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Este servidor consta de todos los algoritmos de aprendizaje automático. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Se deben dar más ejemplos para practicar. **Recomendaciones a otros que estén considerando Azure Machine Learning:** Es fácil de usar. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Regresión clasificación agrupamiento fácil de usar ### 41. Experiencia increíble **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** October 02, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** En Azure ML, podemos crear nuestro propio espacio de trabajo gratuito y de manera personalizada podemos diseñar el flujo según nuestro requerimiento. Podemos conectarnos a la base de datos para ejecutar nuestra consulta y usar algoritmos integrados. También es muy fácil de implementar. Debíamos reentrenar el modelo cuando fuera necesario. Se proporcionó un código de muestra en el propio servicio de Azure ML que muestra cómo conectar nuestro modelo con nuestra aplicación actual. Proporciona una clave API y una URL API que ayudan a conectar con nuestra aplicación. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** En mi proyecto, se requería predecir con más precisión de lo que se estaba haciendo actualmente. Así que conseguimos un modelo de Tensorflow que nos estaba ayudando a predecir con más precisión. Quería alojar el modelo de Tensorflow en el servicio de Azure ML. Según las instrucciones dadas en el documento de Azure ML MSDN, no se estaba desplegando con éxito. **Recomendaciones a otros que estén considerando Azure Machine Learning:** Es muy fácil de usar. Así que, hazlo. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Nuestra aplicación es Smart City, conocida como Centro de Operaciones Avanzadas. Parte de esta aplicación se utilizaba para generar alertas, pero ahora queremos que genere alertas basadas en tweets sobre incidentes o situaciones serias. Usando el manejador de Twitter, pudimos obtener tweets. Luego, pasamos ese tweet a la aplicación LUIS de Microsoft Azure, que funciona como un procesamiento de lenguaje natural (NLP). Además, lo pasamos a Azure Machine Learning, que busca las palabras según nuestros datos entrenados y predice si el tweet presente es una alerta o no. Si es una alerta, determina si es crítica, alta o moderada. ### 42. Arrastrar y soltar AI-ML Studio **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** October 15, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Lo mejor de esta herramienta es el servicio de arrastrar y soltar con un diagrama tipo flujo. Proporciona la mejor infraestructura para codificar con una política de no código. También puedes visualizar el flujo real de entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático. También puedes analizar datos con csv y excel. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Hasta ahora, no encuentro ningún inconveniente con Azure Machine Learning Studio. **Recomendaciones a otros que estén considerando Azure Machine Learning:** Si eres un aspirante a aprendizaje automático, puedes explorar este Estudio de Aprendizaje Automático para experimentar. Puedes visualizar el proceso. Primero, se puede usar el nivel gratuito, pero para propósitos de desarrollo puedes elegir planes apropiados. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** He estado usando este ML Studio para el propósito de análisis de datos de predicción de precios de casas en Kaggle. He realizado y visualizado usando gráficos. También desarrollé un modelo para el procesamiento de imágenes. ### 43. Microsoft se ha convertido en una referencia para el aprendizaje automático. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Educación Primaria/Secundaria | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** December 26, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Los servicios en la nube te permiten utilizar los recursos del proveedor de la nube para el almacenamiento y procesamiento de datos, de modo que no estés limitado por tu dispositivo o recursos locales. Los servicios en la nube son altamente escalables y completamente gestionados. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Nada hasta ahora. Es una gran herramienta de aprendizaje automático que está en demanda en el mercado. **Recomendaciones a otros que estén considerando Azure Machine Learning:** NO USE SI: Está trabajando en aprendizaje no supervisado y tipos de datos complejos. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Hay varias características útiles integradas con este servicio: AutoML, MLOps (DevOps para ML), interoperabilidad de modelos, capacidad de uso con FPGA (Field Programmable Gate Arrays) y ONNX (Open Neural Network Exchange) para optimizar la evaluación de modelos. Son muy útiles en soluciones empresariales. ### 44. ¡Azure Machine Learning es increíble! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Radoslav G. | Software Architect & Managing Partner, Software de Computadora, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** September 03, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Azure Machine Learning es tan flexible: puedes elegir comenzar con la tecnología que prefieras, ya sea Microsoft u otras tecnologías de terceros comprobadas. Me gustan especialmente las nuevas características de Automated ML que ahorran gran parte de las complicaciones al construir modelos. Otra característica útil es el diseño basado en UI de modelos cuando no tienes ganas de escribir código. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Diría que es un poco difícil comenzar a usarlo cuando no estás seguro de qué tecnología elegir desde el principio, qué experiencia elegir: basada en UI o Code-First. Además, algunas personas pueden posiblemente confundir Azure Machine Learning Studio con Azure Machine Learning Service. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Actualmente estamos utilizando Azure Machine Learning para ofrecer ofertas personalizadas basadas en las características de los clientes. ### 45. Trabajando con Azure Machine Learning **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Llazar G. | Software Developer, Tecnología de la información y servicios, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** August 17, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** El uso y la configuración del espacio de trabajo de Machine Learning es simple y directo. Toda la plataforma funciona con algoritmos de aprendizaje automático que aprenden de entradas anteriores y predicen datos con precisión, cada vez. Solo arrastras y sueltas tus conjuntos de datos y módulos de análisis y los vinculas para crear un experimento que se ejecuta en Machine Learning Studio. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Trabajar con lenguajes de programación como Python y R es mucho más difícil que usar la interfaz gráfica de usuario. Si puedes averiguar cómo llamar a Python/R desde dentro de Azure ML, probablemente puedas hacerlo por tu cuenta. En algunos casos, el precio. **Recomendaciones a otros que estén considerando Azure Machine Learning:** Recomiendo a los principiantes comenzar primero con Azure Machine Learning Studio. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Entrada de datos manual Detección de spam Análisis financiero Mantenimiento predictivo Reconocimiento de imágenes ### 46. Aprendizaje automático con estilo **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Stanley D. | Data Engineer, Hardware de Computadora, Pequeña Empresa (50 o menos empleados) **Reviewed Date:** June 27, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** 1. Me encanta mucho la experiencia del usuario, la interfaz de usuario y, en particular, la función de arrastrar y soltar diseñada por el equipo de Microsoft, que también te permite ver el código fuente de cada uno de los bloques como un archivo de cuaderno. 2. La visualización de datos es fácil, rápida y limpia en Azure Machine Learning Studio. 3. Azure Machine Learning Studio se integra bien con otros productos de Microsoft, como hacer predicciones de aprendizaje automático en un conjunto de datos abierto en Microsoft Excel utilizando un modelo ya creado en el estudio. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Solo está disponible en línea, y se necesita una conexión a internet fuerte para trabajar eficazmente con Azure Machine Learning Studio. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Con Azure Machine Learning Studio, gané el Hackathon de Data Science Nigeria 2018, al pasar el conjunto de datos en el bloque de red neuronal ya preparado disponible en la plataforma. ### 47. Machone Learning hecho accesible para el Científico de Datos Ciudadano **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Edoardo C. | Data Scientist, Tecnología de la información y servicios, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** September 10, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Las características más útiles de Azure Machine Learning son su facilidad de uso, gracias a su interfaz de usuario de arrastrar y soltar, y su naturaleza basada en la nube. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Azure Machine Learning no es lo suficientemente flexible para las personas que son capaces de hacer aprendizaje automático mediante programación, incluso si permite a los usuarios agregar algo de código personalizado. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** He utilizado Azure Machine Learning desde que se me requirió hacerlo en el trabajo, según las necesidades del cliente. Fue muy intuitivo de usar, y el trabajo se desarrolló de manera muy fluida en general. ### 48. Azure Machine Learning - ¡No más HDInsights o Databricks! **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Subrata G. | Assistant Consultant, Tecnología de la información y servicios, Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** August 25, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** El proceso de alerta y el ajuste dinámico de umbrales cuando se utiliza Microsoft AI es realmente bueno. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** El aprendizaje automático de Azure con capacidades de alojamiento interno utiliza múltiples softwares de código abierto. **Recomendaciones a otros que estén considerando Azure Machine Learning:** Buen producto para el procesamiento de datos efectivo y de alerta con Log Analytics y Azure Monitor. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Procesamiento de grandes volúmenes de datos, diferentes fuentes de datos incluyendo Cosmos DB, análisis de registros, almacenamiento en Datalake e Insights de Aplicaciones. ### 49. La mejor plataforma en la nube para implementar todo tipo de algoritmos de aprendizaje automático y construir modelos. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Usuario verificado en Logística y cadena de suministro | Empresa (> 1000 empleados) **Reviewed Date:** September 09, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Proporciona escalabilidad y también da la opción de aplicar cualquier algoritmo incorporado según sea necesario. En nuestro equipo, en un proyecto de ciencia de datos en Accenture, estamos utilizando Azure como nube para desplegar nuestros modelos. Es el mejor de todos. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** Por favor, proporcione videos en su sitio de nube de Azure y realice una sesión en línea desde Microsoft para enseñar a los recién llegados sobre esta plataforma. **Recomendaciones a otros que estén considerando Azure Machine Learning:** Es fácil y lo mejor en cuanto a costo. Vayan por ello, chicos. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Estamos implementando nuestros modelos integrados utilizando la nube de Azure. ### 50. Azure necesita divulgación de Windows. **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Shreyas M. | Data Scientist, Software de Computadora, Mediana Empresa (51-1000 empleados) **Reviewed Date:** October 01, 2019 **¿Qué es lo que más le gusta de Azure Machine Learning?** Me gusta el hecho de que Azure esté tomando iniciativas para llegar al mercado indio a través de Jio. **¿Qué es lo que no le gusta de Azure Machine Learning?** No me gusta el hecho de que no sea muy fácil proporcionar SaaS y sea muy complejo. **¿Qué problemas resuelve Azure Machine Learning y cómo le beneficia eso?** Con Azure Machine Learning, puedo pensar en ejecutar un modelo de red neuronal alquilando una instancia durante 2 horas a una tarifa nominal de cibercafé. ## Azure Machine Learning Discussions - [¿Para qué se utiliza Azure Machine Learning Studio?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-azure-machine-learning-studio-used-for) - 1 comment - [View Azure Machine Learning pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/es/products/microsoft-azure-machine-learning/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-17+08%3A11%3A29+-0500&secure%5Bsession_id%5D=84b9a05e-3972-4dc1-9005-85acdf259e0b&secure%5Btoken%5D=e51c51dc4cfd34f2e216e6bf5210f89f42e70a798a60f6bd30a7e7769498104c&format=llm_user) ## Azure Machine Learning Features **Despliegue** - Flexibilidad lingüística - Flexibilidad del marco - Control de versiones - Facilidad de implementación - Escalabilidad **Sistema** - Ingesta de datos y disputas **Despliegue** - Flexibilidad lingüística - Flexibilidad del marco - Control de versiones - Facilidad de implementación - Escalabilidad **Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa** - Alta disponibilidad - Escalabilidad del entrenamiento de modelos - Velocidad de inferencia **Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)** - Herramientas de Optimización de Prompts - Biblioteca de Plantillas **Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)** - Soporte de procesamiento por lotes **Ingesta y Preparación de Datos - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código** - Perfilado Automático de Datos y Evaluación de Calidad - Soporte de Conector Multi-Fuente - Deriva del esquema / Detección de cambios **Desarrollo de modelos** - Soporte de idiomas - Arrastra y suelta - Algoritmos preconstruidos - Entrenamiento de modelos **Gestión** - Catalogación - Monitoreo - Gobernante - Registro de modelos **Desarrollo de modelos** - Ingeniería de características **Operaciones** - Métricas - Gestión de infraestructuras - Colaboración **Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa** - Costo por llamada a la API - Flexibilidad en la asignación de recursos - Eficiencia Energética **Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)** - Tablero de Comparación de Modelos **Construcción de Modelos y Automatización - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código** - Algoritmo Guiado y Recomendación de Hiperparámetros - Extensibilidad del código - Ingeniería de Características Automatizada **Servicios de aprendizaje automático/profundo** - Visión computarizada - Procesamiento del lenguaje natural - Generación de lenguaje natural - Redes neuronales artificiales **Servicios de aprendizaje automático/profundo** - Comprensión del lenguaje natural - Aprendizaje profundo **Gestión** - Catalogación - Monitoreo - Gobernante **Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa** - Compatibilidad con múltiples nubes - Integración de canalización de datos - Compatibilidad y flexibilidad de la API **Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)** - Interfaz de Ajuste Fino **Despliegue** - Servicio Gestionado - Aplicación - Escalabilidad **IA generativa** - Generación de texto - Resumen de texto **Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa** - GDPR y cumplimiento normativo - Control de acceso basado en roles - Cifrado de datos **Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)** - Integraciones de SDK y API **IA generativa** - Generación de texto por IA - Resumen de texto - Texto a imagen **Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa** - Calidad de la documentación - Actividad comunitaria **Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)** - Despliegue con un solo clic - Gestión de Escalabilidad **Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)** - Reglas de Moderación de Contenidos - Verificador de Cumplimiento de Políticas **Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático** - Ejecución Autónoma de Tareas - Planificación en varios pasos - Integración entre sistemas - Aprendizaje adaptativo - Interacción en Lenguaje Natural - Asistencia proactiva - Toma de decisiones **Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)** - Alertas de Detección de Deriva - Métricas de Rendimiento en Tiempo Real **Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)** - Herramientas de Cifrado de Datos - Gestión de Control de Acceso **Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)** - Optimización de Enrutamiento de Solicitudes ## Top Azure Machine Learning Alternatives - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/es/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - 4.3/5.0 (652 reviews) - [Dataiku](https://www.g2.com/es/products/dataiku/reviews) - 4.4/5.0 (191 reviews) - [Amazon SageMaker](https://www.g2.com/es/products/amazon-sagemaker/reviews) - 4.3/5.0 (52 reviews)