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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (38.6% des avis)
Entreprise (38.8% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
AWS Bedrock
Note
(44)4.4 sur 5
Segments de marché
Entreprise (38.6% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur AWS BedrockAzure Machine Learning
Note
(88)4.3 sur 5
Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Azure Machine LearningRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'Azure Machine Learning excelle en facilité d'utilisation avec un score de 8,6, tandis qu'AWS Bedrock a un score légèrement inférieur de 8,3. Les critiques mentionnent que l'interface intuitive d'Azure et sa documentation complète facilitent la prise en main pour les débutants.
- Les critiques mentionnent qu'AWS Bedrock brille en évolutivité, atteignant un score de 9,2 par rapport à 8,9 pour Azure. Les utilisateurs sur G2 soulignent l'infrastructure robuste d'AWS qui prend en charge les déploiements à grande échelle et la haute disponibilité pour les applications d'IA générative.
- Les utilisateurs disent qu'Azure Machine Learning offre des fonctionnalités supérieures de développement de modèles, en particulier dans la fonctionnalité de glisser-déposer, avec un score de 8,9 contre 8,2 pour AWS Bedrock. Les critiques apprécient les outils conviviaux d'Azure qui simplifient le processus d'entraînement des modèles.
- Les utilisateurs de G2 rapportent qu'AWS Bedrock fournit de meilleures capacités de traitement du langage naturel, avec un score de 8,7 par rapport à 7,9 pour Azure. Les critiques mentionnent que les algorithmes préconstruits d'AWS pour les tâches de NLP sont plus efficaces et plus faciles à mettre en œuvre.
- Les utilisateurs sur G2 soulignent la forte qualité du support d'Azure, les deux obtenant un score de 8,6, mais les critiques mentionnent que l'équipe de support d'Azure est plus réactive et utile pour résoudre rapidement les problèmes, améliorant l'expérience utilisateur globale.
- Les critiques mentionnent qu'Azure Machine Learning a une fonctionnalité plus complète de conformité réglementaire et RGPD de l'IA, avec un score de 7,9, tandis que le score d'AWS Bedrock est inférieur à 7,6. Les utilisateurs apprécient l'approche proactive d'Azure en matière de conformité, ce qui est crucial pour les applications de niveau entreprise.
AWS Bedrock vs Azure Machine Learning
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Azure Machine Learning plus facile à utiliser et à faire des affaires en général. Cependant, les évaluateurs ont préféré la facilité de configuration avec AWS Bedrock, ainsi que l'administration.
- Les évaluateurs ont estimé que AWS Bedrock répond mieux aux besoins de leur entreprise que Azure Machine Learning.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Azure Machine Learning est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de AWS Bedrock à Azure Machine Learning.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
AWS Bedrock
Aucun tarif disponibleAzure Machine Learning
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
AWS Bedrock
Aucune information sur l'essai disponibleAzure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.6
44
8.5
81
Facilité d’utilisation
8.1
44
8.5
80
Facilité d’installation
8.4
43
8.3
57
Facilité d’administration
9.0
15
8.3
49
Qualité du service client
8.5
43
8.6
74
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.5
14
8.6
47
Orientation du produit (% positif)
9.5
43
9.0
80
Fonctionnalités
Plateformes MLOpsMasquer 22 fonctionnalitésAfficher 22 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
déploiement
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
déploiement
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
management
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Opérations
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
management
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
Pas assez de données
8.4
56
Système
Pas assez de données disponibles
8.6
22
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
8.6
51
Pas assez de données disponibles
8.9
54
Pas assez de données disponibles
8.3
53
Pas assez de données disponibles
8.7
52
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
8.4
21
Services d’apprentissage automatique/profond
Pas assez de données disponibles
8.1
45
Pas assez de données disponibles
7.9
45
Pas assez de données disponibles
7.8
38
Pas assez de données disponibles
8.2
42
Services d’apprentissage automatique/profond
Pas assez de données disponibles
8.7
21
Pas assez de données disponibles
8.5
21
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.8
50
Pas assez de données disponibles
8.7
51
Pas assez de données disponibles
8.9
51
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.5
10
Pas assez de données disponibles
8.2
10
Pas assez de données disponibles
7.5
10
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
8.3
14
Pas assez de données
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
8.9
14
Pas assez de données disponibles
8.5
13
Pas assez de données disponibles
8.2
14
Pas assez de données disponibles
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
8.1
14
Pas assez de données disponibles
8.5
14
Pas assez de données disponibles
7.9
14
Pas assez de données disponibles
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
8.6
14
Pas assez de données disponibles
8.8
14
Pas assez de données disponibles
8.2
14
Pas assez de données disponibles
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
8.6
14
Pas assez de données disponibles
8.7
14
Pas assez de données disponibles
8.5
14
Pas assez de données disponibles
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
7.7
14
Pas assez de données disponibles
7.7
14
Pas assez de données disponibles
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
8.2
5
Pas assez de données
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.0
5
Pas assez de données disponibles
7.3
5
Pas assez de données disponibles
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
8.7
5
Pas assez de données disponibles
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
7.7
5
Pas assez de données disponibles
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
8.3
5
Pas assez de données disponibles
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
9.0
5
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Constructeurs d'agents d'IAMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
7.9
8
Pas assez de données
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
7.9
7
Pas assez de données disponibles
7.6
7
Pas assez de données disponibles
7.7
8
Pas assez de données disponibles
Fonctionnalité - Constructeurs d'agents IA
7.5
8
Pas assez de données disponibles
7.4
7
Pas assez de données disponibles
7.4
7
Pas assez de données disponibles
8.1
7
Pas assez de données disponibles
Données et analyses - Constructeurs d'agents IA
8.1
7
Pas assez de données disponibles
8.1
7
Pas assez de données disponibles
9.3
7
Pas assez de données disponibles
Intégration - Constructeurs d'agents IA
8.3
7
Pas assez de données disponibles
8.3
7
Pas assez de données disponibles
7.9
7
Pas assez de données disponibles
7.5
6
Pas assez de données disponibles
Plateformes de Machine Learning à Faible CodeMasquer 6 fonctionnalitésAfficher 6 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Ingestion de données et préparation - Plateformes de machine learning à faible code
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Construction de modèles et automatisation - Plateformes de machine learning à faible code
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
AWS BedrocketAzure Machine Learning est catégorisé comme Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etInfrastructure d'IA générative
Catégories uniques
AWS Bedrock est catégorisé comme Constructeurs d'agents d'IA
Azure Machine Learning est catégorisé comme Plateformes MLOpsetPlateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueetPlateformes de Machine Learning à Faible Code
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
AWS Bedrock
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Azure Machine Learning
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Technologies et services d’information
22.7%
Logiciels informatiques
18.2%
Services financiers
6.8%
Consultation
4.5%
vente au détail
4.5%
Autre
43.2%
Technologies et services d’information
28.2%
Logiciels informatiques
14.1%
Conseil en gestion
8.2%
Gestion de l’éducation
5.9%
enseignement
4.7%
Autre
38.8%
Meilleures alternatives
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À quoi sert Azure Machine Learning Studio ?
1 commentaire
AR
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