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Azure Machine Learning
Note
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Segments de marché
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En savoir plus sur Azure Machine LearningQlik Predict
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Parcourir tous les plans tarifaires 4Résumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Qlik AutoML excelle dans ses capacités d'ingestion et de manipulation des données, avec un score de 7,9, tandis qu'Azure Machine Learning se distingue avec un score plus élevé de 8,7, indiquant un ensemble de fonctionnalités plus robuste pour la gestion des tâches de préparation des données.
- Les critiques mentionnent que l'interface glisser-déposer de Qlik AutoML est conviviale, avec un score de 8,3, mais Azure Machine Learning offre une expérience encore meilleure avec un score de 8,7, facilitant la création de modèles pour les utilisateurs sans connaissances approfondies en codage.
- Les utilisateurs de G2 soulignent qu'Azure Machine Learning offre des capacités de formation de modèles supérieures, avec un score de 8,8 par rapport à 8,5 pour Qlik AutoML, suggérant que la plateforme d'Azure pourrait être plus efficace pour former des modèles complexes.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que Qlik AutoML met fortement l'accent sur les algorithmes préconstruits, avec un score de 8,8, ce qui est bénéfique pour les utilisateurs recherchant des solutions rapides, tandis que le score de 8,2 d'Azure Machine Learning indique moins d'options préconstruites.
- Les critiques disent que la scalabilité d'Azure Machine Learning est une caractéristique remarquable, avec un score de 9,2, comparé à 8,5 pour Qlik AutoML, ce qui en fait un meilleur choix pour les entreprises prévoyant de faire évoluer leurs opérations de machine learning.
- Les utilisateurs rapportent que la qualité du support de Qlik AutoML est louable avec un score de 8,7, tandis qu'Azure Machine Learning suit de près avec 8,6, indiquant que les deux plateformes offrent un support client solide, mais Qlik pourrait avoir un léger avantage en termes de satisfaction des utilisateurs.
Azure Machine Learning vs Qlik Predict
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé Qlik Predict plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire des affaires avec Qlik Predict dans l'ensemble.
- Azure Machine Learning et Qlik Predict répondent tous deux aux exigences de nos évaluateurs à un taux comparable.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Qlik Predict 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 Qlik Predict.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Machine Learning
Aucun tarif disponibleQlik Predict
Included with Qlik Sense Enterprise
Gratuit
- 2 Modèles Déployés
Essai gratuit
Azure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponibleQlik Predict
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.5
81
8.5
65
Facilité d’utilisation
8.5
80
8.9
65
Facilité d’installation
8.3
57
9.0
31
Facilité d’administration
8.3
49
8.7
29
Qualité du service client
8.6
74
8.7
59
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
8.9
30
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
8.7
61
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
8.2
33
Système
8.6
22
7.9
26
Développement de modèles
8.6
51
Fonction non disponible
8.9
54
8.6
28
8.3
53
8.7
29
8.7
52
8.5
28
Développement de modèles
8.4
21
8.3
27
Services d’apprentissage automatique/profond
8.1
45
Fonction non disponible
7.9
45
8.0
21
7.8
38
7.4
11
8.2
42
Fonction non disponible
Services d’apprentissage automatique/profond
8.7
21
7.8
18
8.5
21
Fonction non disponible
déploiement
8.8
50
8.2
27
8.7
51
8.1
27
8.9
51
8.5
28
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
7.7
20
Pas assez de données disponibles
7.5
25
Pas assez de données disponibles
8.2
26
Analyse des données
Pas assez de données disponibles
8.0
31
Pas assez de données disponibles
8.4
31
Prise de décision
Pas assez de données disponibles
8.7
29
Pas assez de données disponibles
8.4
30
Pas assez de données disponibles
8.0
29
Pas assez de données disponibles
7.6
26
IA générative
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 LearningetQlik Predict est catégorisé comme Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueetPlateformes de Machine Learning à Faible Code
Catégories uniques
Azure Machine Learning est catégorisé comme Plateformes MLOpsetOpérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etInfrastructure d'IA générative
Qlik Predict 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)
Qlik Predict
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
9.1%
Dotation et recrutement
5.2%
vente au détail
5.2%
Hôpital et soins de santé
5.2%
Services financiers
5.2%
Autre
70.1%
Meilleures alternatives
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