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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
Marché intermédiaire (42.6% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Gratuit
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 Learningneptune.ai
Note
(54)4.6 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (42.6% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Gratuit
Parcourir tous les plans tarifaires 4Résumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'Azure Machine Learning excelle dans sa facilité de configuration avec un score de 8,4, tandis que neptune.ai brille avec un score plus élevé de 9,4, indiquant un processus d'intégration plus convivial.
- Les critiques mentionnent que neptune.ai offre une qualité de support supérieure avec un score de 9,7 par rapport à celui de 8,6 d'Azure Machine Learning, soulignant une équipe de support plus réactive et utile.
- Les utilisateurs de G2 notent qu'Azure Machine Learning a un score de flexibilité du cadre robuste de 9,3, ce qui permet une gamme plus large d'intégrations, tandis que neptune.ai performe également bien avec un score de 9,1, mais peut ne pas prendre en charge autant de cadres.
- Les utilisateurs disent que les deux plateformes offrent une excellente scalabilité, mais neptune.ai l'emporte avec un score de 9,2, suggérant qu'il peut gérer des charges de travail plus importantes plus efficacement que le score de 8,8 d'Azure Machine Learning.
- Les critiques mentionnent que la fonctionnalité de registre de modèles d'Azure Machine Learning, avec un score de 8,4, est bénéfique pour la gestion des modèles, tandis que le score de 8,3 de neptune.ai indique qu'il a des capacités similaires mais peut manquer de certaines fonctionnalités avancées.
- Les utilisateurs sur G2 soulignent que les capacités de surveillance de neptune.ai obtiennent un score de 9,1, ce qui est à égalité avec Azure Machine Learning, mais ils apprécient l'interface plus intuitive de neptune.ai pour suivre la performance des modèles.
Azure Machine Learning vs neptune.ai
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé neptune.ai plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire des affaires avec neptune.ai dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que Azure Machine Learning répond mieux aux besoins de leur entreprise que neptune.ai.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que neptune.ai est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de neptune.ai à Azure Machine Learning.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Machine Learning
Aucun tarif disponibleneptune.ai
Free (Cloud SaaS)
Gratuit
Pour les équipes qui commencent avec le suivi des expériences
- Jusqu'à 3 utilisateurs
- 1 espace de travail
- 1 projet
Essai gratuit
Azure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponibleneptune.ai
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.5
81
8.4
48
Facilité d’utilisation
8.5
80
9.1
52
Facilité d’installation
8.3
57
9.2
32
Facilité d’administration
8.3
49
8.8
10
Qualité du service client
8.6
74
9.6
45
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
8.7
10
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
9.5
48
Fonctionnalités
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.7
36
Pas assez de données disponibles
9.3
38
Pas assez de données disponibles
9.0
39
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
8.9
33
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.5
34
Pas assez de données disponibles
9.1
34
Pas assez de données disponibles
9.0
35
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
8.8
34
management
Pas assez de données disponibles
8.5
34
Pas assez de données disponibles
9.1
37
Pas assez de données disponibles
8.3
33
Pas assez de données disponibles
8.2
34
Opérations
Pas assez de données disponibles
8.3
32
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
9.2
32
management
Pas assez de données disponibles
8.2
29
Pas assez de données disponibles
9.0
30
Pas assez de données disponibles
8.5
29
IA générative
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.4
56
Pas assez de données
Système
8.6
22
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
8.6
51
Pas assez de données disponibles
8.9
54
Pas assez de données disponibles
8.3
53
Pas assez de données disponibles
8.7
52
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
8.4
21
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
8.1
45
Pas assez de données disponibles
7.9
45
Pas assez de données disponibles
7.8
38
Pas assez de données disponibles
8.2
42
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
8.7
21
Pas assez de données disponibles
8.5
21
Pas assez de données disponibles
déploiement
8.8
50
Pas assez de données disponibles
8.7
51
Pas assez de données disponibles
8.9
51
Pas assez de données disponibles
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
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Azure Machine Learningetneptune.ai est catégorisé comme Plateformes MLOps
Catégories uniques
neptune.ai n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Azure Machine Learning
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
neptune.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%
Logiciels informatiques
27.8%
Recherche
9.3%
Assurance
9.3%
Biotechnologie
9.3%
Élaboration de programmes
5.6%
Autre
38.9%
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
Quels sont les outils MLOps ?
1 commentaire
YT
Les outils courants sont DVC pour la version des données, ClearML, AWS Sage Maker, Neptune et Qwak pour la gestion des expériences, Aporia pour la...Lire la suite
neptune.ai n'a plus de discussions avec des réponses
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