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Azure Machine Learning
Note
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En savoir plus sur Azure Machine LearningTensorFlow
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En savoir plus sur TensorFlowRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que TensorFlow excelle dans la Formation de Modèles avec un score de 9,3, soulignant ses capacités robustes pour les applications d'apprentissage profond, tandis qu'Azure Machine Learning obtient un score de 8,7, indiquant qu'il pourrait ne pas être aussi puissant dans ce domaine.
- Les critiques mentionnent qu'Azure Machine Learning offre une Facilité d'Utilisation supérieure avec un score de 8,6 par rapport au 7,6 de TensorFlow, le rendant plus accessible pour les débutants et ceux qui recherchent une interface conviviale.
- Les utilisateurs de G2 notent que TensorFlow brille en matière de Scalabilité avec un score de 9,1, ce qui est crucial pour les projets d'apprentissage automatique à grande échelle, tandis qu'Azure Machine Learning obtient un score légèrement inférieur de 8,9, suggérant qu'il pourrait rencontrer des défis pour gérer des charges de travail importantes.
- Les utilisateurs sur G2 soulignent qu'Azure Machine Learning offre une meilleure fonctionnalité de Glisser-Déposer avec un score de 8,7, facilitant la construction de modèles visuels, tandis que le score de 7,8 de TensorFlow indique une expérience moins intuitive à cet égard.
- Les critiques mentionnent que le score de 8,6 des Algorithmes Préconstruits de TensorFlow est un point fort, mais le score de 8,3 d'Azure Machine Learning montre qu'il offre toujours une sélection décente, bien que moins étendue que celle de TensorFlow.
- Les utilisateurs disent que le score de 8,8 du Service Géré d'Azure Machine Learning reflète son fort soutien pour les déploiements basés sur le cloud, tandis que le score de 8,4 de TensorFlow suggère qu'il pourrait ne pas être aussi optimisé pour les services gérés, ce qui pourrait impacter la facilité de déploiement.
Azure Machine Learning vs TensorFlow
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé que Azure Machine Learning était plus facile à utiliser et à administrer. Les examinateurs ont également estimé que Azure Machine Learning était plus facile à faire des affaires dans l'ensemble. Cependant, les examinateurs ont constaté que les produits sont tout aussi faciles à configurer.
- Les évaluateurs ont estimé que TensorFlow répond mieux aux besoins de leur entreprise que Azure Machine Learning.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que TensorFlow est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de TensorFlow à Azure Machine Learning.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Machine Learning
Aucun tarif disponibleTensorFlow
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Azure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponibleTensorFlow
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.5
81
9.2
117
Facilité d’utilisation
8.5
80
8.0
120
Facilité d’installation
8.3
57
8.3
98
Facilité d’administration
8.3
49
7.9
39
Qualité du service client
8.6
74
8.7
104
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
8.3
36
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
9.3
115
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
8.4
102
Système
8.6
22
8.6
70
Développement de modèles
8.6
51
8.9
96
8.9
54
7.2
82
8.3
53
8.8
96
8.7
52
9.2
95
Développement de modèles
8.4
21
9.0
69
Services d’apprentissage automatique/profond
8.1
45
9.1
93
7.9
45
9.0
88
7.8
38
8.8
86
8.2
42
9.4
95
Services d’apprentissage automatique/profond
8.7
21
8.7
64
8.5
21
9.2
67
déploiement
8.8
50
8.5
80
8.7
51
8.7
89
8.9
51
9.0
89
IA générative
8.5
10
8.0
11
8.2
10
7.7
11
7.5
10
8.0
11
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
7.3
5
Pas assez de données disponibles
7.3
5
Pas assez de données disponibles
8.0
5
Pas assez de données disponibles
8.7
5
Pas assez de données disponibles
8.3
5
Pas assez de données disponibles
7.0
5
Pas assez de données disponibles
7.7
5
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 LearningetTensorFlow 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
TensorFlow 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)
TensorFlow
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
27.9%
Technologies et services d’information
20.2%
Recherche
7.8%
Sécurité informatique et réseau
4.7%
Gestion de l’éducation
3.1%
Autre
36.4%
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
Qu'est-ce que TensorFlow et pourquoi est-il utilisé ?
2 commentaires
PS
TensorFlow est une bibliothèque open-source qui vous permet de générer divers modèles d'IA/ML/DL.Lire la suite
TensorFlow n'a plus de discussions avec des réponses
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