Top 10 Alternatives et concurrents de Azure Machine Learning Studio

Top 10 Alternatives à Azure Machine Learning récemment évaluées par la communauté G2

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Vertex AI
Par Google
4.3/5
(639)
Description du produit
Vertex AI est une plateforme de machine learning (ML) gérée qui vous aide à construire, entraîner et déployer des modèles ML plus rapidement et plus facilement. Elle inclut une interface utilisateur unifiée pour l'ensemble du flux de travail ML, ainsi qu'une variété d'outils et de services pour vous aider à chaque étape du processus. Vertex AI Workbench est un IDE basé sur le cloud qui est inclus avec Vertex AI. Il facilite le développement et le débogage du code ML. Il offre une variété de fonctionnalités pour vous aider dans votre flux de travail ML, telles que la complétion de code, le linting et le débogage. Vertex AI et Vertex AI Workbench sont une combinaison puissante qui peut vous aider à accélérer votre développement ML. Avec Vertex AI, vous pouvez vous concentrer sur la construction et l'entraînement de vos modèles, tandis que Vertex AI Workbench s'occupe du reste. Cela vous libère pour être plus productif et créatif, et cela vous aide à mettre vos modèles en production plus rapidement. Si vous recherchez une plateforme ML puissante et facile à utiliser, alors Vertex AI est une excellente option. Avec Vertex AI, vous pouvez construire, entraîner et déployer des modèles ML plus rapidement et plus facilement que jamais auparavant.
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Les commentateurs disent que par rapport à Azure Machine Learning, Vertex AI est :
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Catégories en commun avec Azure Machine Learning Studio :
Plateformes MLOps
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Infrastructure d'IA générative
Plateformes de Machine Learning à Faible Code

Dataiku
Par Dataiku
4.4/5
(188)
Description du produit
Dataiku est la plateforme d'IA universelle, offrant aux organisations le contrôle sur leurs talents, processus et technologies en IA pour libérer la création d'analyses, de modèles et d'agents.
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Catégories en commun avec Azure Machine Learning Studio :
Plateformes MLOps
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Infrastructure d'IA générative
Plateformes de Machine Learning à Faible Code

Amazon SageMaker
Par Amazon Web Services (AWS)
4.2/5
(48)
Description du produit
Amazon SageMaker est un service entièrement géré qui permet aux data scientists et aux développeurs de créer, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique (ML) à grande échelle. Il fournit une suite complète d'outils et d'infrastructures, rationalisant l'ensemble du flux de travail ML depuis la préparation des données jusqu'au déploiement du modèle. Avec SageMaker, les utilisateurs peuvent rapidement se connecter aux données d'entraînement, sélectionner et optimiser des algorithmes, et déployer des modèles dans un environnement sécurisé et évolutif. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Environnements de développement intégrés (IDE) : SageMaker offre une interface unifiée basée sur le web avec des IDE intégrés, y compris JupyterLab et RStudio, facilitant un développement et une collaboration sans faille. - Algorithmes et frameworks préconstruits : Il inclut une sélection d'algorithmes ML optimisés et prend en charge des frameworks populaires comme TensorFlow, PyTorch et Apache MXNet, permettant une flexibilité dans le développement de modèles. - Réglage automatique des modèles : SageMaker peut automatiquement ajuster les modèles pour atteindre une précision optimale, réduisant le temps et les efforts nécessaires pour des ajustements manuels. - Entraînement et déploiement évolutifs : Le service gère l'infrastructure sous-jacente, permettant un entraînement efficace des modèles sur de grands ensembles de données et leur déploiement sur des clusters à mise à l'échelle automatique pour une haute disponibilité. - MLOps et gouvernance : SageMaker fournit des outils pour la surveillance, le débogage et la gestion des modèles ML, garantissant des opérations robustes et la conformité aux normes de sécurité d'entreprise. Valeur principale et problème résolu : Amazon SageMaker répond à la complexité et à la nature gourmande en ressources du développement et du déploiement des modèles ML. En offrant un environnement entièrement géré avec des outils intégrés et une infrastructure évolutive, il accélère le cycle de vie ML, réduit les frais d'exploitation et permet aux organisations de tirer des insights et de la valeur de leurs données plus efficacement. Cela permet aux entreprises d'innover rapidement et de mettre en œuvre des solutions d'IA sans avoir besoin d'une expertise interne étendue ou de la gestion de l'infrastructure.
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Plateformes MLOps
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
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Plateformes de Machine Learning à Faible Code
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Alteryx
Par Alteryx
4.6/5
(671)
Description du produit
Alteryx génère des résultats commerciaux transformationnels grâce à l'analytique unifiée, à la science des données et à l'automatisation des processus.
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Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
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IBM Watson Studio
Par IBM
4.2/5
(166)
Description du produit
IBM Watson Studio accélère les flux de travail d'apprentissage automatique et profond nécessaires pour intégrer l'IA dans votre entreprise afin de stimuler l'innovation. Il fournit une suite d'outils pour les data scientists, les développeurs d'applications et les experts en la matière pour collaborer et travailler facilement avec les données et utiliser ces données pour construire, entraîner et déployer des modèles à grande échelle.
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Plateformes MLOps
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

MATLAB
Par MathWorks
4.5/5
(766)
Description du produit
MATLAB est un environnement de programmation de haut niveau et de calcul numérique largement utilisé par les ingénieurs et les scientifiques pour l'analyse de données, le développement d'algorithmes et la modélisation de systèmes. Il offre un environnement de bureau optimisé pour les processus d'analyse et de conception itératifs, associé à un langage de programmation qui exprime directement les mathématiques des matrices et des tableaux. La fonctionnalité Live Editor permet aux utilisateurs de créer des scripts qui intègrent du code, des résultats et du texte formaté dans un carnet exécutable. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Analyse de données : Outils pour explorer, modéliser et analyser des données. - Graphiques : Fonctions pour visualiser et explorer des données à travers divers graphiques et diagrammes. - Programmation : Capacités pour créer des scripts, des fonctions et des classes pour des flux de travail personnalisés. - Création d'applications : Installations pour développer des applications de bureau et web. - Interfaces de langages externes : Intégration avec des langages tels que Python, C/C++, Fortran et Java. - Connectivité matérielle : Support pour connecter MATLAB à diverses plateformes matérielles. - Calcul parallèle : Capacité à effectuer des calculs à grande échelle et à paralléliser des simulations en utilisant des ordinateurs de bureau multicœurs, des GPU, des clusters et des ressources cloud. - Déploiement : Options pour partager des programmes MATLAB et les déployer sur des applications d'entreprise, des dispositifs embarqués et des environnements cloud. Valeur principale et solutions pour les utilisateurs : MATLAB simplifie les calculs mathématiques complexes et les tâches d'analyse de données, permettant aux utilisateurs de développer des algorithmes et des modèles efficacement. Ses boîtes à outils complètes et ses applications interactives facilitent le prototypage rapide et la conception itérative, réduisant le temps de développement. La scalabilité de la plateforme permet une transition fluide de la recherche à la production, supportant le déploiement sur divers systèmes sans modifications de code importantes. En s'intégrant à plusieurs langages de programmation et plateformes matérielles, MATLAB offre un environnement polyvalent qui répond aux besoins divers des ingénieurs et des scientifiques à travers les industries.
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Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

DataRobot
Par DataRobot
4.4/5
(26)
Description du produit
DataRobot propose une plateforme d'apprentissage automatique pour les data scientists de tous niveaux afin de créer et déployer des modèles prédictifs précis en moins de temps qu'auparavant.
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Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
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Google Cloud AutoML
Par Google
4.1/5
(22)
Description du produit
Google Cloud AutoML est une suite de produits d'apprentissage automatique conçue pour permettre aux développeurs ayant une expertise limitée de former des modèles personnalisés de haute qualité adaptés à leurs besoins commerciaux spécifiques. En tirant parti des technologies avancées de transfert d'apprentissage et de recherche d'architecture neuronale de Google, AutoML simplifie le processus de création, de déploiement et de mise à l'échelle des modèles d'apprentissage automatique, rendant l'IA plus accessible à un public plus large. Caractéristiques clés et fonctionnalités : - Formation de modèle automatisée : AutoML automatise la sélection de l'architecture du modèle et l'ajustement des hyperparamètres, réduisant ainsi le besoin d'intervention manuelle et de connaissances spécialisées. - Interface conviviale : La plateforme offre une interface graphique intuitive qui permet aux utilisateurs de télécharger des données, de former des modèles et de gérer les déploiements avec facilité. - Types de modèles polyvalents : AutoML prend en charge divers types de données et tâches grâce à des services spécialisés : - AutoML Vision : Pour la classification d'images et la détection d'objets. - AutoML Natural Language : Pour la classification de texte, l'analyse de sentiment et la reconnaissance d'entités. - AutoML Translation : Pour créer des modèles de traduction personnalisés entre paires de langues. - AutoML Video Intelligence : Pour la classification vidéo et le suivi d'objets. - AutoML Tables : Pour les tâches de données structurées comme la régression et la classification. - Intégration transparente : AutoML s'intègre avec d'autres services Google Cloud, facilitant la gestion efficace des données, le déploiement de modèles et la scalabilité. Valeur principale et résolution de problèmes : Google Cloud AutoML démocratise l'apprentissage automatique en permettant aux utilisateurs sans expertise technique approfondie de développer et de déployer des modèles personnalisés. Cette accessibilité permet aux entreprises de tirer parti de la puissance de l'IA pour résoudre des problèmes complexes, tels que l'amélioration des expériences client grâce à des recommandations personnalisées, l'automatisation de la modération de contenu, l'amélioration des services de traduction linguistique et l'obtention d'informations à partir de grands ensembles de données. En réduisant les barrières à l'entrée, AutoML permet aux organisations d'innover et de rester compétitives dans leurs industries respectives.
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Les commentateurs disent que par rapport à Azure Machine Learning, Google Cloud AutoML est :
Plus lent à atteindre le retour sur investissement
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Plus utilisable
Catégories en commun avec Azure Machine Learning Studio :
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Plateformes de Machine Learning à Faible Code

Posit
Par Posit
4.5/5
(566)
Description du produit
En plus de notre logiciel de science des données open-source, RStudio produit RStudio Team, une plateforme modulaire unique de produits logiciels professionnels prêts pour l'entreprise qui permettent aux équipes d'adopter R, Python et d'autres logiciels de science des données open-source à grande échelle.
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Les commentateurs disent que par rapport à Azure Machine Learning, Posit est :
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Plus facile à administrer
Catégories en commun avec Azure Machine Learning Studio :
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique

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