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Comparer Azure Machine LearningetIBM SPSS Modeler 
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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
Entreprise (54.8% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Starting at $7,430 USD per user per year
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 LearningIBM SPSS Modeler
Note
(147)4.0 sur 5
Segments de marché
Entreprise (54.8% des avis)
Pros & Cons
Pas assez de données
Prix d'entrée de gamme
Starting at $7,430 USD per user per year
Parcourir tous les plans tarifaires 3Résumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que IBM SPSS Modeler excelle dans les capacités de data mining, avec un score de 8,3, tandis que Azure Machine Learning brille dans l'ingestion et la manipulation de données, avec un score de 8,7. Les critiques mentionnent que l'interface intuitive d'Azure facilite la gestion des flux de travail de données.
- Les critiques mentionnent que Azure Machine Learning offre un support linguistique supérieur avec un score de 8,9 comparé au 7,8 de IBM SPSS Modeler. Les utilisateurs disent que cette flexibilité permet une gamme plus large d'applications et d'intégrations, en faisant un choix préféré pour des environnements de programmation diversifiés.
- Les utilisateurs sur G2 soulignent que les capacités d'entraînement de modèles d'Azure Machine Learning sont mieux notées à 8,7, comparé au 8,5 de IBM SPSS Modeler. Les critiques disent que les algorithmes préconstruits et les fonctionnalités de glisser-déposer d'Azure améliorent l'expérience utilisateur, rendant le développement de modèles plus efficace.
- Les utilisateurs de G2 rapportent que Azure Machine Learning offre une meilleure évolutivité et performance, avec un score de 8,9 en évolutivité comparé au 7,6 de IBM SPSS Modeler. Les utilisateurs mentionnent que les fonctionnalités de service géré d'Azure facilitent l'évolutivité des modèles de machine learning dans les environnements de production.
- Les critiques mentionnent que IBM SPSS Modeler a un fort accent sur les outils statistiques, avec un score de 8,0, ce qui séduit les utilisateurs ayant besoin d'analyses robustes. En revanche, l'accent mis par Azure Machine Learning sur les fonctionnalités d'IA générative, telles que la génération de texte par IA et la synthèse, obtient un score plus élevé, indiquant une approche plus moderne des applications d'IA.
- Les utilisateurs disent que la qualité du support d'Azure Machine Learning est notée à 8,6, surpassant le 8,0 de IBM SPSS Modeler. Les critiques mentionnent que la documentation étendue et le support communautaire d'Azure contribuent à une expérience utilisateur plus satisfaisante, surtout pour ceux qui sont nouveaux dans le machine learning.
Azure Machine Learning vs IBM SPSS Modeler
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 Azure Machine Learning répond mieux aux besoins de leur entreprise que IBM SPSS Modeler.
- 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 IBM SPSS Modeler.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Machine Learning
Aucun tarif disponibleIBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler Professional
Starting at $7,430 USD
per user per year
Application de bureau monoposte pour Windows disponible à l'achat. D'autres options disponibles via les ventes d'IBM. Comprend 12 mois de support technique.
- Accès et exportation de données sans limites de taille de données
- Préparation automatique des données, manipulation, ETL
- Plus de 30 algorithmes de base d'apprentissage automatique, modélisation automatique
Essai gratuit
Azure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponibleIBM SPSS Modeler
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.5
81
8.3
109
Facilité d’utilisation
8.5
80
8.3
110
Facilité d’installation
8.3
57
8.2
28
Facilité d’administration
8.3
49
8.1
27
Qualité du service client
8.6
74
8.0
93
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
8.3
26
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
7.0
109
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
16
Système
8.6
22
7.7
14
Développement de modèles
8.6
51
8.2
12
8.9
54
8.2
13
8.3
53
8.3
14
8.7
52
8.5
14
Développement de modèles
8.4
21
6.9
15
Services d’apprentissage automatique/profond
8.1
45
7.3
11
7.9
45
7.5
12
7.8
38
6.9
12
8.2
42
8.1
13
Services d’apprentissage automatique/profond
8.7
21
6.4
12
8.5
21
6.7
13
déploiement
8.8
50
7.4
13
8.7
51
8.6
12
8.9
51
7.6
15
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
Outil statistique
Pas assez de données disponibles
7.5
58
Pas assez de données disponibles
8.3
48
Pas assez de données disponibles
8.0
60
Analyse des données
Pas assez de données disponibles
8.3
69
Pas assez de données disponibles
8.4
68
Prise de décision
Pas assez de données disponibles
8.4
70
Pas assez de données disponibles
7.5
68
Pas assez de données disponibles
7.8
63
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
IA générative
Pas assez de données disponibles
7.3
5
Pas assez de données disponibles
7.3
5
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Azure Machine LearningetIBM SPSS Modeler 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 SPSS Modeler est catégorisé comme Analytique Prédictive
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 SPSS Modeler
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%
enseignement
15.7%
Gestion de l’éducation
11.8%
Recherche
7.9%
Bancaire
5.5%
Technologies et services d’information
4.7%
Autre
54.3%
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
Azure Machine Learning n'a plus de discussions avec des réponses
Où puis-je trouver des informations plus détaillées sur les fonctionnalités et les capacités d'IBM SPSS Modeler, y compris une liste des algorithmes ?
1 commentaire
MB
Bonjour !
Si vous voulez connaître la liste des algorithmes, vous pouvez consulter le manuel officiel ici :...Lire la suite
Besoin de formation pour utiliser SPSS Modeler 18.2
1 commentaire
RK
Salut, j'ai appris le logiciel SPSS Modeler dans un cours pour mon Master en Learning Analytics il y a quelques années. Je travaille également à la même...Lire la suite
How frequently are you going to release updates
1 commentaire
MB
Bonjour ! Ils publient de grandes mises à jour presque chaque année. Le mois dernier, ils ont publié la version 18.2.2 avec des mises à jour. De plus, au...Lire la suite
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