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Comparer Azure Machine LearningetDVC 
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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
Marché intermédiaire (54.5% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
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 LearningDVC
Note
(11)4.7 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (54.5% des avis)
Pros & Cons
Pas assez de données
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur DVCRésumé
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, le rendant plus convivial pour les débutants par rapport à DVC, qui a un score inférieur de 6,9. Les critiques mentionnent que l'interface intuitive d'Azure simplifie le flux de travail en apprentissage automatique.
- Les critiques mentionnent que DVC brille en versionnage avec un score de 9,0, permettant un meilleur suivi des changements dans les données et les modèles. En revanche, les capacités de versionnage d'Azure Machine Learning sont notées plus bas, ce qui peut être un inconvénient pour les équipes axées sur la reproductibilité.
- Les utilisateurs de G2 soulignent la forte qualité du support d'Azure Machine Learning avec un score de 8,6, indiquant que les utilisateurs se sentent bien soutenus pendant leurs projets. DVC, cependant, a une note de support inférieure de 7,3, que certains utilisateurs trouvent insuffisante lorsqu'ils rencontrent des problèmes.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent qu'Azure Machine Learning offre une scalabilité supérieure avec un score de 9,2, le rendant adapté aux applications de niveau entreprise. Le score de scalabilité de DVC de 7,5 suggère qu'il peut ne pas gérer les déploiements à grande échelle aussi efficacement.
- Les critiques mentionnent qu'Azure Machine Learning fournit une expérience de service géré robuste avec un score de 8,8, ce qui simplifie le déploiement et la gestion. DVC, bien que flexible, n'offre pas le même niveau de services gérés, ce qui peut entraîner une augmentation des frais généraux pour les utilisateurs.
- Les utilisateurs disent que la flexibilité de déploiement d'Azure Machine Learning est un avantage significatif, avec un score de 9,0 pour la flexibilité des langages et des frameworks. DVC, bien qu'offrant une certaine flexibilité, ne correspond pas au support complet d'Azure pour divers langages de programmation et frameworks, ce qui peut limiter les options des utilisateurs.
Azure Machine Learning vs DVC
- Les évaluateurs ont estimé que DVC 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 DVC à Azure Machine Learning.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Machine Learning
Aucun tarif disponibleDVC
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Azure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponibleDVC
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.5
81
8.9
9
Facilité d’utilisation
8.5
80
6.9
9
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
7.3
8
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
Pas assez de données
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
10.0
8
Fonctionnalités
déploiement
Pas assez de données disponibles
9.0
5
Pas assez de données disponibles
9.0
5
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
9.0
7
Pas assez de données disponibles
8.8
7
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
7.6
7
Pas assez de données disponibles
7.5
6
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
7.7
5
Opérations
Pas assez de données disponibles
8.1
7
Pas assez de données disponibles
6.4
6
Pas assez de données disponibles
6.9
6
management
Pas assez de données disponibles
6.9
6
Pas assez de données disponibles
7.1
7
Pas assez de données disponibles
8.3
6
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 LearningetDVC est catégorisé comme Plateformes MLOps
Catégories uniques
DVC 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)
DVC
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%
Recherche
18.2%
Logiciels informatiques
18.2%
Consultation
9.1%
Pétrole et énergie
9.1%
Logistique et chaîne d’approvisionnement
9.1%
Autre
36.4%
Meilleures alternatives
Discussions
À quoi sert Azure Machine Learning Studio ?
1 commentaire
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En bref, pour construire, déployer et gérer des modèles de haute qualité plus rapidement et avec confiance.Lire la suite
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