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Comparer Azure Machine LearningetIBM watsonx.ai 
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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
Petite entreprise (40.5% 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)
Prix d'entrée de gamme
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En savoir plus sur Azure Machine LearningIBM watsonx.ai
Note
(122)4.4 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (40.5% des avis)
Prix d'entrée de gamme
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Essai gratuit disponible
En savoir plus sur IBM watsonx.aiRésumé
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 9,0, permettant une gestion efficace de grands ensembles de données et de modèles complexes, tandis qu'IBM watsonx.ai, bien que performant, a un score d'extensibilité légèrement inférieur de 8,5, ce qui peut affecter les performances dans des scénarios à forte demande.
- 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 par rapport au score de 8,2 d'IBM watsonx.ai, que certains utilisateurs trouvent moins intuitif.
- Les utilisateurs de G2 soulignent qu'IBM watsonx.ai se distingue par sa facilité d'utilisation, avec un score de 9,1, supérieur à celui d'Azure Machine Learning qui est de 8,6. Cette interface conviviale est particulièrement bénéfique pour les petites entreprises ou les utilisateurs novices en apprentissage automatique.
- Les critiques disent que la fonctionnalité de registre de modèles d'Azure Machine Learning, avec un score de 9,3, est très appréciée pour son organisation et sa gestion des modèles, tandis que les fonctionnalités de gestion des modèles d'IBM watsonx.ai, bien qu'efficaces, obtiennent un score légèrement inférieur de 8,3, indiquant un potentiel d'amélioration.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que le score de 8,3 des algorithmes préconstruits d'Azure Machine Learning est compétitif, mais le score de 8,7 d'IBM watsonx.ai indique une sélection plus large d'algorithmes pouvant répondre à divers cas d'utilisation, ce qui en fait une option plus attrayante pour les utilisateurs recherchant de la variété.
- Les critiques mentionnent que la facilité de déploiement d'Azure Machine Learning est notée à 9,0, ce qui est comparable au score de 8,6 d'IBM watsonx.ai, mais les utilisateurs apprécient le processus simplifié d'Azure pour déployer des modèles en production, en faisant un choix privilégié pour les équipes axées sur l'efficacité.
Azure Machine Learning vs IBM watsonx.ai
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé IBM watsonx.ai plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire des affaires avec IBM watsonx.ai dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que IBM watsonx.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 IBM watsonx.ai est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de IBM watsonx.ai à Azure Machine Learning.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Machine Learning
Aucun tarif disponibleIBM watsonx.ai
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Azure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponibleIBM watsonx.ai
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.5
81
8.8
77
Facilité d’utilisation
8.5
80
8.9
109
Facilité d’installation
8.3
57
8.5
100
Facilité d’administration
8.3
49
8.7
36
Qualité du service client
8.6
74
8.8
76
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
8.9
36
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
9.9
79
Fonctionnalités
déploiement
Pas assez de données disponibles
9.1
9
Pas assez de données disponibles
8.5
9
Pas assez de données disponibles
7.8
9
Pas assez de données disponibles
8.7
9
Pas assez de données disponibles
8.7
9
déploiement
Pas assez de données disponibles
9.3
9
Pas assez de données disponibles
8.7
9
Pas assez de données disponibles
8.3
9
Pas assez de données disponibles
8.9
9
Pas assez de données disponibles
9.1
9
management
Pas assez de données disponibles
8.0
9
Pas assez de données disponibles
8.5
9
Pas assez de données disponibles
8.5
9
Pas assez de données disponibles
9.3
9
Opérations
Pas assez de données disponibles
9.1
9
Pas assez de données disponibles
8.7
9
Pas assez de données disponibles
9.3
9
management
Pas assez de données disponibles
8.5
9
Pas assez de données disponibles
9.0
8
Pas assez de données disponibles
8.5
8
IA générative
Pas assez de données disponibles
9.1
9
Pas assez de données disponibles
9.3
9
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.4
56
8.6
36
Système
8.6
22
8.2
31
Développement de modèles
8.6
51
8.6
32
8.9
54
8.2
32
8.3
53
8.7
31
8.7
52
8.4
32
Développement de modèles
8.4
21
8.5
32
Services d’apprentissage automatique/profond
8.1
45
Fonction non disponible
7.9
45
8.9
32
7.8
38
8.6
32
8.2
42
8.1
32
Services d’apprentissage automatique/profond
8.7
21
8.5
32
8.5
21
8.8
32
déploiement
8.8
50
8.2
32
8.7
51
8.6
32
8.9
51
8.8
32
IA générative
8.5
10
8.8
31
8.2
10
8.8
31
7.5
10
Fonction non disponible
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
Type de données
Pas assez de données disponibles
8.8
13
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
8.5
12
Type de synthèse
Pas assez de données disponibles
9.0
12
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Transformation des données
Pas assez de données disponibles
8.6
12
Pas assez de données disponibles
9.3
12
Pas assez de données disponibles
9.7
12
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Pas assez de données disponibles
9.2
12
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
8.8
7
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
9.3
7
Pas assez de données disponibles
8.8
7
Pas assez de données disponibles
9.3
7
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.3
7
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Pas assez de données disponibles
8.3
7
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
9.5
7
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Pas assez de données disponibles
8.8
7
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.3
7
Pas assez de données disponibles
8.8
7
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
9.3
7
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Plateformes de création de contenu IAMasquer 6 fonctionnalitésAfficher 6 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Génération de contenu - Plateformes de création de contenu IA
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 création de contenu IA - Gestion
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
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
Pas assez de données
9.1
22
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
9.0
21
Apprentissage - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
9.2
22
Pas assez de données disponibles
9.1
22
Pas assez de données disponibles
9.0
21
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
8.8
7
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.2
6
Pas assez de données disponibles
8.1
6
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.9
6
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.9
6
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.1
6
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.3
6
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.3
6
Pas assez de données disponibles
8.6
6
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.4
6
Pas assez de données disponibles
8.6
6
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.6
6
Pas assez de données disponibles
8.9
6
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.4
6
Pas assez de données disponibles
9.2
6
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.9
6
Constructeurs d'agents d'IAMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
8.9
9
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.8
7
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Fonctionnalité - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
9.3
7
Pas assez de données disponibles
8.8
7
Données et analyses - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
8.8
7
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Intégration - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
8.6
7
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 watsonx.ai est catégorisé comme Plateformes MLOpsetOpérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etPlateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueetInfrastructure d'IA générativeetPlateformes de Machine Learning à Faible Code
Catégories uniques
Azure Machine Learning n'a aucune catégorie unique
IBM watsonx.ai est catégorisé comme Données synthétiquesetApprentissage automatiqueetPlateformes de création de contenu IAetConstructeurs d'agents d'IA
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 watsonx.ai
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%
Technologies et services d’information
18.9%
Logiciels informatiques
11.7%
Consultation
7.2%
Bancaire
6.3%
Marketing et publicité
5.4%
Autre
50.5%
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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