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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
Entreprise (48.6% 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 LearningPosit
Note
(562)4.5 sur 5
Segments de marché
Entreprise (48.6% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur PositRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Posit excelle dans l'Ingestion et la Manipulation de Données avec un score de 9,1, tandis qu'Azure Machine Learning a reçu un score inférieur de 8,7, indiquant que Posit pourrait offrir des outils plus robustes pour préparer les données à l'analyse.
- Les critiques mentionnent qu'Azure Machine Learning brille dans l'Entraînement de Modèles, avec un score de 8,8 comparé à 8,9 pour Posit, suggérant qu'Azure offre un environnement légèrement plus efficace pour l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique.
- Les utilisateurs de G2 soulignent que Posit a une meilleure interface pour les Graphiques et Diagrammes avec un score de 8,8, tandis que le score d'Azure Machine Learning dans ce domaine n'est pas spécifié, indiquant que Posit pourrait offrir des capacités de visualisation supérieures pour l'analyse de données.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent qu'Azure Machine Learning a un score plus élevé en Scalabilité (8,9) comparé à Posit (8,6), suggérant qu'Azure pourrait être mieux adapté pour des déploiements à plus grande échelle et pour gérer des charges de travail accrues.
- Les critiques mentionnent que Posit met fortement l'accent sur la Collaboration avec un score de 8,1, tandis que le score d'Azure Machine Learning dans ce domaine n'est pas spécifié, indiquant que Posit pourrait fournir de meilleurs outils pour la collaboration en équipe lors des projets.
- Les utilisateurs disent qu'Azure Machine Learning offre une meilleure Qualité de Support avec un score de 8,6, comparé à 8,1 pour Posit, suggérant qu'Azure pourrait fournir un service client et des ressources de support plus efficaces pour les utilisateurs.
Azure Machine Learning vs Posit
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Azure Machine Learning plus facile à utiliser et à faire des affaires dans l'ensemble. Cependant, les évaluateurs ont estimé que Posit est plus facile à configurer. Les deux produits étaient tout aussi faciles à administrer.
- Les évaluateurs ont estimé que Posit répond mieux aux besoins de leur entreprise que Azure Machine Learning.
- 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 Posit.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Machine Learning
Aucun tarif disponiblePosit
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Azure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponiblePosit
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.5
81
9.1
496
Facilité d’utilisation
8.5
80
8.3
496
Facilité d’installation
8.3
57
8.8
106
Facilité d’administration
8.3
49
8.3
90
Qualité du service client
8.6
74
8.1
403
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
8.5
81
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
8.5
488
Fonctionnalités
Administration
Pas assez de données disponibles
8.7
76
Pas assez de données disponibles
9.2
82
Pas assez de données disponibles
8.2
76
Capacités
Pas assez de données disponibles
9.0
89
Pas assez de données disponibles
8.9
67
Pas assez de données disponibles
8.9
55
Pas assez de données disponibles
8.8
59
Méthodologie
Pas assez de données disponibles
9.1
77
Pas assez de données disponibles
9.5
85
Pas assez de données disponibles
9.3
82
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
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
8.6
29
Système
8.6
22
9.1
25
Développement de modèles
8.6
51
8.8
19
8.9
54
7.8
21
8.3
53
8.3
21
8.7
52
9.0
21
Développement de modèles
8.4
21
9.0
20
Services d’apprentissage automatique/profond
8.1
45
8.6
15
7.9
45
8.5
14
7.8
38
8.7
13
8.2
42
7.6
17
Services d’apprentissage automatique/profond
8.7
21
8.6
17
8.5
21
9.1
18
déploiement
8.8
50
8.4
19
8.7
51
8.9
18
8.9
51
8.7
19
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
Traitement et distribution des grandes donnéesMasquer 10 fonctionnalitésAfficher 10 fonctionnalités
Pas assez de données
8.5
11
base de données
Pas assez de données disponibles
9.0
8
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Intégrations
Pas assez de données disponibles
8.3
5
Pas assez de données disponibles
8.3
6
Plate-forme
Pas assez de données disponibles
7.9
8
Pas assez de données disponibles
8.7
10
Pas assez de données disponibles
8.3
6
Traitement
Pas assez de données disponibles
8.3
5
Pas assez de données disponibles
8.1
8
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 LearningetPosit 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
Posit est catégorisé comme Analyse statistiqueetTraitement et distribution des grandes données
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Azure Machine Learning
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Posit
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
19.1%
Technologies et services d’information
12.6%
Recherche
11.2%
Logiciels informatiques
8.7%
Gestion de l’éducation
5.6%
Autre
42.8%
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
Pouvons-nous sauvegarder notre processus si nous ne sauvegardons pas un projet ?
2 commentaires
SL
Il existe de nombreuses façons d'enregistrer les résultats lors de l'exécution d'un script R, un exemple est la fonction R saveRDS.
Pour des questions comme...Lire la suite
Quelle est la meilleure façon d'exécuter du code R dans une routine VBA ?
1 commentaire
PB
Je suis tombé sur le même genre de problèmes. Puis j'ai découvert PowerBI. Avec PowerBI, et l'aide de PowerQuery, je me débarrasse de tous les moteurs VbA...Lire la suite
Quel logiciel est utilisé pour la programmation R ?
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SH
RStudio est l'IDE le plus populaire pour exécuter des programmes R et dispose d'une licence gratuite. L'environnement logiciel officiel R est un...Lire la suite
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