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Comparer Azure Machine LearningetIBM Decision Optimization 
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Azure Machine Learning
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Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'Azure Machine Learning excelle en extensibilité avec un score de 9,2, permettant une gestion efficace de grands ensembles de données et de modèles complexes, tandis qu'IBM Decision Optimization obtient un score inférieur de 8,8, indiquant des limitations potentielles pour les besoins d'entreprise plus importants.
- Les critiques mentionnent qu'Azure Machine Learning offre des capacités supérieures d'ingestion et de préparation des données avec un score de 8,7, facilitant la préparation des données pour l'analyse, alors que le score de 7,2 d'IBM Decision Optimization suggère que les utilisateurs peuvent rencontrer des défis dans ce domaine.
- Les utilisateurs de G2 soulignent l'interface glisser-déposer d'Azure Machine Learning avec un score de 8,9, qui simplifie le processus de développement de modèles, tandis que le score de 8,3 d'IBM Decision Optimization indique une expérience utilisateur moins intuitive à cet égard.
- Les critiques disent que les capacités de formation de modèles d'Azure Machine Learning sont notées à 8,8, montrant son efficacité dans la formation de modèles complexes, comparé au score inférieur de 7,8 d'IBM Decision Optimization, ce qui peut refléter un environnement de formation moins robuste.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent qu'Azure Machine Learning fournit une bibliothèque d'algorithmes préconstruits plus complète avec un score de 8,3, facilitant un développement de modèles plus rapide, tandis qu'IBM Decision Optimization égalise ce score mais manque de la même ampleur d'options, ce qui peut limiter la flexibilité des utilisateurs.
- Les critiques mentionnent que la qualité du support d'Azure Machine Learning est notée à 8,6, indiquant un système de support solide pour les utilisateurs, tandis qu'IBM Decision Optimization obtient également un score de 8,6, mais les utilisateurs ont noté que la réactivité peut varier, suggérant une inconsistance dans les expériences utilisateur.
Azure Machine Learning vs IBM Decision Optimization
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé que IBM Decision Optimization était plus facile à utiliser et à administrer. Les évaluateurs ont également estimé que IBM Decision Optimization était plus facile à utiliser dans l'ensemble. Cependant, les évaluateurs ont jugé que les produits sont tout aussi faciles à configurer.
- Les évaluateurs ont estimé que Azure Machine Learning répond mieux aux besoins de leur entreprise que IBM Decision Optimization.
- En comparant la qualité du support produit continu, Azure Machine Learning et IBM Decision Optimization fournissent des niveaux d'assistance similaires.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Azure Machine Learning à IBM Decision Optimization.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Machine Learning
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IBM ILOG CPLEX Optimization Studio Free edition
Free
Explorez et apprenez la modélisation de l'optimisation et de la programmation par contraintes avec notre édition gratuite. Essayez l'édition gratuite :
https://www.ibm.com/account/reg/signup?formid=urx-20028
- Limité à 1000 variables et 1000 contraintes, mais les modèles peuvent être modifiés
- Utilisez à la fois la modélisation/résolution OPL/IDE et API
Essai gratuit
Azure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponibleIBM Decision Optimization
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.5
81
8.4
30
Facilité d’utilisation
8.5
80
8.7
30
Facilité d’installation
8.3
57
8.3
14
Facilité d’administration
8.3
49
8.7
14
Qualité du service client
8.6
74
8.6
30
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
9.2
14
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
8.0
29
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
8.4
56
7.6
9
Système
8.6
22
7.2
9
Développement de modèles
8.6
51
7.9
7
8.9
54
8.3
7
8.3
53
8.3
7
8.7
52
7.4
7
Développement de modèles
8.4
21
7.4
9
Services d’apprentissage automatique/profond
8.1
45
7.9
7
7.9
45
7.4
7
7.8
38
6.9
7
8.2
42
6.9
7
Services d’apprentissage automatique/profond
8.7
21
7.3
8
8.5
21
7.5
8
déploiement
8.8
50
8.3
7
8.7
51
8.1
7
8.9
51
7.6
7
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
Plateformes de gestion des décisionsMasquer 20 fonctionnalitésAfficher 20 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Intégration
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Logique métier
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
Analytics
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
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Plateformes de gestion des décisions - IA agentique
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
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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
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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 LearningetIBM Decision Optimization est catégorisé comme Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Catégories uniques
Azure Machine Learning est catégorisé comme Plateformes MLOpsetOpérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etInfrastructure d'IA générativeetPlateformes de Machine Learning à Faible Code
IBM Decision Optimization est catégorisé comme Plateformes de gestion des décisions
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Azure Machine Learning
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
IBM Decision Optimization
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%
Services financiers
14.3%
Gestion de l’éducation
11.4%
Logiciels informatiques
11.4%
Transport/Camionnage/Chemin de fer
5.7%
Recherche
5.7%
Autre
51.4%
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Discussions
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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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