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Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
  • Les utilisateurs rapportent que Vertex AI excelle dans ses capacités de chiffrement des données AI, atteignant un score de 9,2, ce que les critiques mentionnent comme offrant une sécurité robuste pour les données sensibles. En revanche, Azure Machine Learning, bien que toujours performant, obtient un score légèrement inférieur de 8,2 dans ce domaine.
  • Les critiques mentionnent qu'Azure Machine Learning offre des fonctionnalités supérieures de traitement du langage naturel, avec un score de 7,9 comparé à 8,6 pour Vertex AI. Les utilisateurs apprécient la compréhension nuancée et les capacités de génération qu'Azure fournit, en faisant un choix préféré pour les applications riches en texte.
  • Les utilisateurs de G2 soulignent l'évolutivité de l'entraînement des modèles AI de Vertex AI avec un score de 8,5, ce que les critiques disent permettre une gestion efficace de grands ensembles de données. Azure Machine Learning, cependant, obtient un score plus élevé de 8,7, indiquant une infrastructure plus robuste pour l'évolutivité de l'entraînement des modèles.
  • Les utilisateurs sur G2 rapportent qu'Azure Machine Learning brille par sa facilité d'installation, avec un score de 8,4, ce que les critiques mentionnent comme le rendant plus accessible pour les équipes ayant une expertise technique limitée. Vertex AI, bien que toujours convivial, obtient un score légèrement inférieur de 8,2.
  • Les critiques mentionnent que la fonctionnalité de haute disponibilité AI de Vertex AI obtient un impressionnant score de 9,2, indiquant un fort engagement envers la disponibilité et la fiabilité. Azure Machine Learning, bien que compétitif, obtient un score inférieur dans ce domaine, ce que les utilisateurs disent pourrait impacter les applications critiques.
  • Les utilisateurs disent que les capacités de surveillance des modèles d'Azure Machine Learning, avec un score de 8,5, fournissent des informations complètes sur la performance des modèles, ce que les critiques apprécient pour maintenir la précision des modèles au fil du temps. Vertex AI, avec un score de 8,6, est également performant mais manque de certaines fonctionnalités avancées trouvées dans Azure.

Azure Machine Learning vs Vertex AI

Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Azure Machine Learning plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec Azure Machine Learning dans l'ensemble.

  • Les évaluateurs ont estimé que Vertex AI 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 Vertex AI à Azure Machine Learning.
Tarification
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Évaluations
Répond aux exigences
8.5
81
8.6
359
Facilité d’utilisation
8.5
80
8.2
368
Facilité d’installation
8.3
57
8.1
291
Facilité d’administration
8.3
49
7.9
142
Qualité du service client
8.6
74
8.1
335
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
8.2
136
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
9.2
353
Fonctionnalités
Pas assez de données
8.3
79
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.3
73
Pas assez de données disponibles
8.1
74
Pas assez de données disponibles
8.3
74
Pas assez de données disponibles
8.3
70
Pas assez de données disponibles
8.8
70
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.4
73
Pas assez de données disponibles
8.3
72
Pas assez de données disponibles
8.4
71
Pas assez de données disponibles
8.5
71
Pas assez de données disponibles
8.7
69
management
Pas assez de données disponibles
8.3
70
Pas assez de données disponibles
8.5
69
Pas assez de données disponibles
8.0
69
Pas assez de données disponibles
8.1
69
Opérations
Pas assez de données disponibles
8.2
69
Pas assez de données disponibles
8.4
70
Pas assez de données disponibles
8.3
70
management
Pas assez de données disponibles
8.1
68
Pas assez de données disponibles
8.4
69
Pas assez de données disponibles
8.3
68
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.2
34
Pas assez de données disponibles
8.4
34
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.4
56
8.2
214
Système
8.6
22
8.2
170
Développement de modèles
8.6
51
8.5
202
8.9
54
7.9
179
8.3
53
8.4
200
8.7
52
8.5
202
Développement de modèles
8.4
21
8.3
165
Services d’apprentissage automatique/profond
8.1
45
8.2
200
7.9
45
8.4
196
7.8
38
8.2
195
8.2
42
8.2
178
Services d’apprentissage automatique/profond
8.7
21
8.5
165
8.5
21
8.5
163
déploiement
8.8
50
8.2
193
8.7
51
8.3
194
8.9
51
8.5
193
IA générative
8.5
10
8.3
102
8.2
10
8.3
102
7.5
10
8.1
103
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.1
34
Pas assez de données disponibles
7.9
34
Pas assez de données disponibles
7.7
34
Pas assez de données disponibles
7.9
34
Pas assez de données disponibles
8.5
34
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
8.0
34
Pas assez de données
8.4
29
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.9
28
Pas assez de données disponibles
8.6
28
Pas assez de données disponibles
8.5
28
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.2
28
Pas assez de données disponibles
7.8
28
Pas assez de données disponibles
7.9
28
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.4
28
Pas assez de données disponibles
8.1
28
Pas assez de données disponibles
8.3
28
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.6
28
Pas assez de données disponibles
8.5
28
Pas assez de données disponibles
8.9
28
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.2
28
Pas assez de données disponibles
8.3
28
Pas assez de données
8.5
69
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.5
67
Apprentissage - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.5
66
Pas assez de données disponibles
8.3
65
Pas assez de données disponibles
8.8
66
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
9.0
23
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.8
23
Pas assez de données disponibles
9.0
23
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.8
23
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.3
23
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
23
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.2
22
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
23
Pas assez de données disponibles
8.7
22
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.0
22
Pas assez de données disponibles
8.9
22
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.8
22
Pas assez de données disponibles
9.1
22
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
23
Pas assez de données disponibles
9.0
23
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.9
23
Pas assez de données
7.9
27
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.5
27
Pas assez de données disponibles
7.6
27
Pas assez de données disponibles
8.3
26
Fonctionnalité - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.1
27
Pas assez de données disponibles
7.3
27
Pas assez de données disponibles
8.2
26
Pas assez de données disponibles
7.2
27
Données et analyses - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
7.7
25
Pas assez de données disponibles
7.9
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Intégration - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.7
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Pas assez de données disponibles
7.5
27
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 uniques
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning n'a aucune catégorie unique
Vertex AI
Vertex AI est catégorisé comme Apprentissage automatiqueetConstructeurs d'agents d'IA
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning
Petite entreprise(50 employés ou moins)
35.3%
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
25.9%
Entreprise(> 1000 employés)
38.8%
Vertex AI
Vertex AI
Petite entreprise(50 employés ou moins)
41.0%
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
25.9%
Entreprise(> 1000 employés)
33.1%
Industrie des évaluateurs
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning
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%
Vertex AI
Vertex AI
Logiciels informatiques
17.7%
Technologies et services d’information
13.9%
Services financiers
7.0%
vente au détail
3.8%
Hôpital et soins de santé
3.4%
Autre
54.2%
Meilleures alternatives
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning Alternatives
Dataiku
Dataiku
Ajouter Dataiku
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker
Ajouter Amazon SageMaker
Altair AI Studio
Altair AI Studio
Ajouter Altair AI Studio
Alteryx
Alteryx
Ajouter Alteryx
Vertex AI
Vertex AI Alternatives
Dataiku
Dataiku
Ajouter Dataiku
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker
Ajouter Amazon SageMaker
Altair AI Studio
Altair AI Studio
Ajouter Altair AI Studio
Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
Ajouter Databricks Data Intelligence Platform
Discussions
Azure Machine Learning
Discussions Azure Machine Learning
À quoi sert Azure Machine Learning Studio ?
1 commentaire
Akash R.
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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Vertex AI
Discussions Vertex AI
À quoi sert la plateforme Google Cloud AI ?
2 commentaires
KS
Google Cloud AI Platform nous permet de créer des modèles d'apprentissage automatique, qui fonctionnent sur tout type et toute taille de données.Lire la suite
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2 commentaires
Jagannath P.
JP
C'est compatible avec presque toutes les bibliothèques tendance.Lire la suite
What is Google AI platform?
1 commentaire
ZM
La plateforme Google AI est un ensemble complet d'outils et de services fournis par Google Cloud pour développer, déployer et gérer l'intelligence...Lire la suite