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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
Marché intermédiaire (50.0% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Gratuit
Azure 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 LearningComet.ml
Note
(12)4.3 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (50.0% des avis)
Pros & Cons
Pas assez de données
Prix d'entrée de gamme
Gratuit
Parcourir tous les plans tarifaires 3Résumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'Azure Machine Learning excelle en évolutivité, avec un score de 8,9, ce qui en fait un choix privilégié pour les entreprises ayant besoin de gérer de grands ensembles de données et des modèles complexes. En revanche, l'évolutivité de Comet.ml est notée à 7,7, ce qui peut limiter son efficacité pour les projets de plus grande envergure.
- Les critiques mentionnent qu'Azure Machine Learning offre des capacités de formation de modèles supérieures, avec un score de 8,7, renforcées par ses algorithmes préconstruits robustes. Comet.ml, bien qu'ayant un score de 8,8 en formation de modèles, manque de la même profondeur en options préconstruites, ce qui peut affecter l'expérience utilisateur.
- Les utilisateurs de G2 soulignent la facilité de déploiement d'Azure Machine Learning avec un score de 8,7, permettant une transition plus fluide du développement à la production. Comet.ml, avec un score de 7,7, peut présenter plus de défis dans ce domaine, en particulier pour les utilisateurs peu familiers avec son interface.
- Les critiques disent que la qualité du support d'Azure Machine Learning est notée à 8,6, indiquant un fort engagement envers le service client. En comparaison, le support de Comet.ml est noté à 8,3, ce qui, bien que toujours bon, peut ne pas répondre aux attentes des utilisateurs nécessitant une assistance étendue.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent qu'Azure Machine Learning offre un meilleur support linguistique avec un score de 8,9, accommodant une gamme plus large de langages de programmation. Comet.ml, avec un score de 8,6, peut ne pas offrir le même niveau de flexibilité, ce qui pourrait être un facteur décisif pour les développeurs.
- Les critiques mentionnent que la direction du produit d'Azure Machine Learning est notée à 9,1, reflétant une perspective fortement positive pour les futures mises à jour et fonctionnalités. En revanche, le score de 8,1 de Comet.ml suggère que les utilisateurs peuvent avoir des préoccupations quant à sa viabilité à long terme et aux améliorations des fonctionnalités.
Azure Machine Learning vs Comet.ml
- Les évaluateurs ont estimé que Azure Machine Learning répond mieux aux besoins de leur entreprise que Comet.ml.
- 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 Azure Machine Learning à Comet.ml.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Machine Learning
Aucun tarif disponibleComet.ml
Free
Gratuit
Membres d'équipe illimités
10k traces par mois
- Jeu de données et expériences
- Métriques LLM-en-tant-que-juge
Essai gratuit
Azure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponibleComet.ml
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.5
81
7.9
7
Facilité d’utilisation
8.5
80
8.3
7
Facilité d’installation
8.3
57
Pas assez de données
Facilité d’administration
8.3
49
Pas assez de données
Qualité du service client
8.6
74
8.3
6
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
Pas assez de données
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
8.1
6
Fonctionnalités
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.3
5
Pas assez de données disponibles
7.7
5
Pas assez de données disponibles
8.0
5
Pas assez de données disponibles
8.7
5
Pas assez de données disponibles
7.3
5
déploiement
Pas assez de données disponibles
7.3
5
Pas assez de données disponibles
7.7
5
Pas assez de données disponibles
8.3
5
Pas assez de données disponibles
7.7
5
Pas assez de données disponibles
7.7
5
management
Pas assez de données disponibles
8.0
5
Pas assez de données disponibles
8.7
5
Pas assez de données disponibles
7.3
5
Pas assez de données disponibles
8.0
5
Opérations
Pas assez de données disponibles
8.0
5
Pas assez de données disponibles
7.0
5
Pas assez de données disponibles
7.7
5
management
Pas assez de données disponibles
7.7
5
Pas assez de données disponibles
8.0
5
Pas assez de données disponibles
6.7
5
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
8.4
56
Pas assez de données
Système
8.6
22
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
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
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
8.4
21
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
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
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
8.7
21
Pas assez de données disponibles
8.5
21
Pas assez de données disponibles
déploiement
8.8
50
Pas assez de données disponibles
8.7
51
Pas assez de données disponibles
8.9
51
Pas assez de données disponibles
IA générative
8.5
10
Pas assez de données disponibles
8.2
10
Pas assez de données disponibles
7.5
10
Pas assez de données disponibles
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
Pas assez de données
Pas assez de données
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
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
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
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
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
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
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
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
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Ingénierie des invites - 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
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)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
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
Pas assez de données disponibles
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)
Pas assez de données disponibles
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
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
Azure Machine LearningetComet.ml est catégorisé comme Plateformes MLOps
Catégories uniques
Comet.ml n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Azure Machine Learning
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Comet.ml
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
28.2%
Logiciels informatiques
14.1%
Conseil en gestion
8.2%
Gestion de l’éducation
5.9%
enseignement
4.7%
Autre
38.8%
Logiciels informatiques
33.3%
Télécommunications
8.3%
Recherche
8.3%
Technologies et services d’information
8.3%
Hôpital et soins de santé
8.3%
Autre
33.3%
Meilleures alternatives
Discussions
À quoi sert Azure Machine Learning Studio ?
1 commentaire
AR
En bref, pour construire, déployer et gérer des modèles de haute qualité plus rapidement et avec confiance.Lire la suite
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