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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
Entreprise (42.0% 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 LearningMATLAB
Note
(759)4.5 sur 5
Segments de marché
Entreprise (42.0% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur MATLABRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que MATLAB excelle dans ses outils de modélisation 3D/solide, avec une note de 8,4, ce qui en fait un choix privilégié pour les ingénieurs et les scientifiques qui nécessitent des capacités de modélisation avancées. En revanche, Azure Machine Learning manque de fonctionnalités de modélisation 3D dédiées, ce qui peut limiter son attrait pour les utilisateurs axés sur des simulations complexes.
- Les critiques mentionnent qu'Azure Machine Learning offre une évolutivité supérieure avec un score de 9,2, en particulier dans son déploiement de services gérés, ce qui est crucial pour les entreprises cherchant à gérer de grands ensembles de données et des charges de travail à fort volume. MATLAB, bien que robuste, obtient un score inférieur de 8,4 en évolutivité, ce qui peut affecter les performances dans les applications à grande échelle.
- Les utilisateurs de G2 soulignent la facilité d'utilisation d'Azure Machine Learning, avec un score de 8,6, légèrement supérieur à celui de MATLAB qui est de 8,3. Cela suggère que l'interface et l'expérience utilisateur d'Azure peuvent être plus intuitives pour les nouveaux utilisateurs, facilitant son adoption par les équipes sans connaissances techniques approfondies.
- Les critiques disent que les algorithmes préconstruits de MATLAB reçoivent de nombreux éloges avec un score de 8,9, offrant aux utilisateurs une riche bibliothèque pour diverses applications. En comparaison, les algorithmes préconstruits d'Azure Machine Learning obtiennent un score inférieur de 8,3, ce qui peut nécessiter que les utilisateurs investissent plus de temps dans le développement de solutions personnalisées.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que les capacités d'ingestion et de préparation des données d'Azure Machine Learning sont notées à 8,7, indiquant une performance solide dans la gestion et la préparation des données pour l'analyse. Le score de MATLAB de 8,5 est louable mais suggère qu'Azure peut offrir une expérience plus rationalisée pour les tâches de préparation des données.
- Les critiques mentionnent que les deux plateformes fournissent un support de qualité, chacune obtenant un score de 8,6, mais les utilisateurs rapportent que l'activité communautaire et la qualité de la documentation d'Azure Machine Learning sont particulièrement bénéfiques pour le dépannage et l'apprentissage, lui donnant un avantage dans les ressources de support utilisateur.
Azure Machine Learning vs MATLAB
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé Azure Machine Learning plus facile à utiliser et à faire des affaires dans l'ensemble. Cependant, les examinateurs ont préféré la facilité de configuration avec MATLAB, ainsi que l'administration.
- Les évaluateurs ont estimé que MATLAB répond mieux aux besoins de leur entreprise que Azure Machine Learning.
- En comparant la qualité du support produit continu, Azure Machine Learning et MATLAB 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 MATLAB.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Machine Learning
Aucun tarif disponibleMATLAB
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Azure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponibleMATLAB
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.5
81
9.0
666
Facilité d’utilisation
8.5
80
8.3
675
Facilité d’installation
8.3
57
8.6
77
Facilité d’administration
8.3
49
8.4
41
Qualité du service client
8.6
74
8.6
619
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
8.4
38
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
8.8
664
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
Conception
Pas assez de données disponibles
8.4
147
Pas assez de données disponibles
8.2
164
Pas assez de données disponibles
8.1
166
Pas assez de données disponibles
8.0
141
Outils
Pas assez de données disponibles
8.4
127
Pas assez de données disponibles
8.5
150
Pas assez de données disponibles
8.4
132
Travail
Pas assez de données disponibles
8.8
159
Pas assez de données disponibles
8.9
161
Pas assez de données disponibles
8.7
145
Pas assez de données disponibles
8.3
135
Pas assez de données disponibles
8.4
141
l'environnement
Pas assez de données disponibles
8.4
163
Pas assez de données disponibles
8.7
162
Pas assez de données disponibles
8.4
138
Pas assez de données disponibles
8.8
177
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.4
56
8.4
115
Système
8.6
22
8.5
74
Développement de modèles
8.6
51
8.5
96
8.9
54
8.6
94
8.3
53
9.0
102
8.7
52
8.6
98
Développement de modèles
8.4
21
8.7
79
Services d’apprentissage automatique/profond
8.1
45
8.8
88
7.9
45
8.3
78
7.8
38
8.2
76
8.2
42
8.6
90
Services d’apprentissage automatique/profond
8.7
21
8.5
69
8.5
21
8.7
77
déploiement
8.8
50
8.4
82
8.7
51
8.7
92
8.9
51
8.4
93
IA générative
8.5
10
8.0
14
8.2
10
8.3
14
7.5
10
7.5
14
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.7
10
Pas assez de données disponibles
8.7
10
Pas assez de données disponibles
7.8
10
Pas assez de données disponibles
9.0
10
Pas assez de données disponibles
7.8
10
Pas assez de données disponibles
7.7
10
Pas assez de données disponibles
8.0
10
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
Transformation des données
Pas assez de données disponibles
8.7
73
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.6
45
|
Fonctionnalité vérifiée
Connectivité
Pas assez de données disponibles
8.3
47
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.6
50
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.4
60
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.3
52
|
Fonctionnalité vérifiée
Opérations
Pas assez de données disponibles
9.1
73
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.9
68
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
8.8
60
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données disponibles
8.8
36
|
Fonctionnalité vérifiée
Pas assez de données
Pas assez de données
Rapports de construction
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
Plate-forme
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
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Azure Machine LearningetMATLAB 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
MATLAB est catégorisé comme Analyse des Big DataetSimulation & CAO
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Azure Machine Learning
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
MATLAB
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
15.6%
Recherche
12.9%
Logiciels informatiques
6.9%
Génie mécanique ou industriel
6.8%
Gestion de l’éducation
6.2%
Autre
51.6%
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
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TD
Le site de Mathworks serait un meilleur endroit puisqu'il s'agit du site officiel des producteurs de Matlab.Lire la suite
Puis-je utiliser Matlab gratuitement ?
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PC
Vous pouvez utiliser la version d'essai de MATLAB gratuitement. De plus, si vous suivez des cours en ligne, par exemple sur Coursera, ils vous permettent...Lire la suite
Est-il possible de vérifier la sortie du terminal Simulink si je n'utilise pas un oscilloscope ?
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MA
Oui, si vous avez préparé dès le début le bloc "espace de travail" pour tout le modèle Simulink. Vous pouvez voir n'importe quelle variable que vous voulez.Lire la suite
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