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Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Amazon SageMaker
IBM Cloud Pak for Data
Amazon SageMaker-vs-IBM Cloud Pak for Data

Confronta Amazon SageMaker e IBM Cloud Pak for Data

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Alternative
Discussioni

Di Amazon Web Services (AWS)

IBM Cloud Pak for Data

(88)

4.3 su 5

IBM Cloud Pak for Data

Di IBM

A Colpo d'Occhio

Valutazione a Stelle

(48)4.2 su 5

(88)4.3 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (34.9% delle recensioni)

Impresa (50.0% delle recensioni)

Pros & Cons

Ease of Use (3) AI Integration (2) Expensive (3) Complexity (2)

Dati insufficienti

Prezzo di Ingresso

Nessun prezzo disponibile

Amazon SageMaker

Valutazione a Stelle

(48)4.2 su 5

Segmenti di Mercato

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Pros & Cons

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Segmenti di Mercato

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Pros & Cons

Dati insufficienti

Prezzo di Ingresso

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Amazon SageMaker vs IBM Cloud Pak for Data

Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Amazon SageMaker più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Amazon SageMaker nel complesso.

I revisori hanno ritenuto che Amazon SageMaker soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Cloud Pak for Data.
Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Amazon SageMaker sia l'opzione preferita.
Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Amazon SageMaker rispetto a IBM Cloud Pak for Data.

Prezzi

Prezzo di Ingresso

Amazon SageMaker

Nessun prezzo disponibile

IBM Cloud Pak for Data

Nessun prezzo disponibile

Prova Gratuita

Amazon SageMaker

Nessuna informazione sulla prova disponibile

IBM Cloud Pak for Data

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Valutazioni

Soddisfa i requisiti

8.6

8.5

Facilità d'uso

8.4

8.1

Facilità di installazione

8.5

7.2

Facilità di amministrazione

8.4

7.6

Qualità del supporto

8.6

8.3

the product è stato un buon partner negli affari?

9.2

8.1

Direzione del prodotto (% positivo)

9.1

8.8

Caratteristiche per Categoria

Cloud Privato Virtuale (VPC)Nascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.5

Personalizzazione

Macchine virtuali personalizzate

Dati insufficienti

8.0(vinto per default)

Configurazione della Console

Dati insufficienti

Sistemi Operativi

Dati insufficienti

Infrastruttura

Gestione della rete

Dati insufficienti

Macchine Virtuali

Dati insufficienti

9.0(vinto per default)

Sicurezza

Dati insufficienti

Manutenzione

Dati insufficienti

Scalabilità

Dati insufficienti

Gestione

Migrazione al cloud

Dati insufficienti

Gestione dello Storage

Dati insufficienti

Analitica

Dati insufficienti

Gestione del Database

Dati insufficienti

Registrazione

Dati insufficienti

Piattaforme MLOpsNascondi 22 CaratteristicheMostra 22 Caratteristiche

Dati insufficienti

Distribuzione

Flessibilità linguistica

Dati insufficienti

Flessibilità del Framework

Dati insufficienti

Versionamento

Dati insufficienti

Facilità di distribuzione

Dati insufficienti

Scalabilità

Dati insufficienti

Distribuzione

Flessibilità linguistica

Dati insufficienti

Flessibilità del Framework

Dati insufficienti

Versionamento

Dati insufficienti

Facilità di distribuzione

Dati insufficienti

Scalabilità

Dati insufficienti

Gestione

Catalogazione

Dati insufficienti

Monitoraggio

Dati insufficienti

Governare

Dati insufficienti

Registro Modelli

Dati insufficienti

Operazioni

Metriche

Dati insufficienti

Gestione delle infrastrutture

Dati insufficienti

Collaborazione

Dati insufficienti

Gestione

Catalogazione

Dati insufficienti

Monitoraggio

Dati insufficienti

Governare

Dati insufficienti

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

Infrastruttura come Servizio (IaaS)Nascondi 12 CaratteristicheMostra 12 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.2

Fornitura di infrastrutture

Cloud Pubblico

Dati insufficienti

7.7(vinto per default)

Cloud Privato

Dati insufficienti

8.1(vinto per default)

Cloud ibrido

Dati insufficienti

7.9(vinto per default)

Metallo Nudo

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Calcolo ad Alte Prestazioni (HPC)

Dati insufficienti

8.5(vinto per default)

Macchine Virtuali (VMs)

Dati insufficienti

7.9(vinto per default)

Edge Computing

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Reti Virtuali

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Gestione

Paga in base all'uso

Dati insufficienti

8.6(vinto per default)

Monitoraggio dell'uso

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Monitoraggio delle prestazioni

Dati insufficienti

8.1(vinto per default)

Funzionalità

Ridimensionamento automatico delle risorse

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche

8.8

8.9

Sistema

Ingestione e Manipolazione dei Dati

8.3

9.5(vinto da 1.2)

Sviluppo del Modello

Supporto Linguistico

8.7(vinto da 0.4)

8.3

Trascina e Rilascia

8.2

8.5(vinto da 0.3)

Algoritmi Pre-Costruiti

8.3

9.1(vinto da 0.8)

Addestramento del modello

8.9(vinto da 0.1)

8.8

Sviluppo del modello

Ingegneria delle caratteristiche

8.4

8.5(vinto da 0.1)

Servizi di Machine/Deep Learning

Visione artificiale

8.9(vinto da 0.2)

8.7

Elaborazione del Linguaggio Naturale

9.1

9.4(vinto da 0.3)

Generazione del Linguaggio Naturale

8.9

9.6(vinto da 0.7)

Reti Neurali Artificiali

9.0(punteggio pari)

Servizi di Machine/Deep Learning

Comprensione del linguaggio naturale

9.2(punteggio pari)

Apprendimento Profondo

9.2

9.3(vinto da 0.1)

Distribuzione

Servizio gestito

8.7

9.3(vinto da 0.6)

Applicazione

8.7

9.3(vinto da 0.6)

Scalabilità

9.0(vinto da 0.1)

8.9

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

8.6(vinto da 0.3)

8.3

Riassunto del testo AI

9.2(vinto da 0.9)

8.3

Testo-a-Immagine AI

8.3(punteggio pari)

Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico

Esecuzione autonoma dei compiti

Dati insufficienti

Pianificazione a più fasi

Dati insufficienti

Integrazione tra sistemi

Dati insufficienti

Apprendimento Adattivo

Dati insufficienti

Interazione in Linguaggio Naturale

Dati insufficienti

Assistenza Proattiva

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Dati insufficienti

Tessuto DatiNascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.7

Gestione dei dati

Integrazione dei dati

Dati insufficienti

Scoperta dei dati

Dati insufficienti

Multi - Piattaforma

Dati insufficienti

Metadati

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Analitica

Analisi dei dati

Dati insufficienti

Sicurezza

Conformità

Dati insufficienti

9.0(vinto per default)

Governance

Dati insufficienti

Protezione dei dati

Dati insufficienti

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

AI agentico - Tessuto di dati

Esecuzione autonoma dei compiti

Dati insufficienti

Pianificazione a più fasi

Dati insufficienti

Integrazione tra sistemi

Dati insufficienti

Apprendimento Adattivo

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Dati insufficienti

Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche

Dati insufficienti

Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa

Alta Disponibilità AI

Dati insufficienti

Scalabilità dell'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale

Dati insufficienti

Velocità di inferenza dell'IA

Dati insufficienti

Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa

Costo dell'AI per chiamata API

Dati insufficienti

Flessibilità nell'allocazione delle risorse AI

Dati insufficienti

Efficienza Energetica dell'IA

Dati insufficienti

Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa

Supporto multi-cloud AI

Dati insufficienti

Integrazione della pipeline di dati AI

Dati insufficienti

Supporto e Flessibilità dell'API AI

Dati insufficienti

Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa

Conformità normativa e GDPR per l'IA

Dati insufficienti

Controllo degli accessi basato sui ruoli AI

Dati insufficienti

Crittografia dei dati AI

Dati insufficienti

Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa

Qualità della documentazione AI

Dati insufficienti

Attività della Comunità AI

Dati insufficienti

Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche

Dati insufficienti

Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

Profilazione automatica dei dati e valutazione della qualità

Dati insufficienti

Supporto per connettori multi-sorgente

Dati insufficienti

Rilevamento del cambiamento / Deriva dello schema

Dati insufficienti

Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

Algoritmo Guidato & Raccomandazione di Iperparametri

Dati insufficienti

Estensibilità del Codice

Dati insufficienti

Ingegneria delle Caratteristiche Automatizzata

Dati insufficienti

Analisi PredittivaNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.6

Strumento Statistico

Scripting

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Estrazione dei dati

Dati insufficienti

8.8(vinto per default)

Algoritmi

Dati insufficienti

8.6(vinto per default)

Analisi dei dati

Analisi

Dati insufficienti

8.7(vinto per default)

Interazione dei dati

Dati insufficienti

9.0(vinto per default)

Prendere decisioni

Modellazione

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Visualizzazioni dei dati

Dati insufficienti

8.8(vinto per default)

Generazione del rapporto

Dati insufficienti

8.8(vinto per default)

Unificazione dei dati

Dati insufficienti

8.3(vinto per default)

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

Analisi dei Big DataNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

Dati insufficienti

8.6

Trasformazione dei dati

Analisi in tempo reale

Dati insufficienti

8.5(vinto per default)

Verificato

Interrogazione dei dati

Dati insufficienti

9.1(vinto per default)

Verificato

Connettività

Integrazione di Hadoop

Dati insufficienti

8.0(vinto per default)

Verificato

Integrazione Spark

Dati insufficienti

8.6(vinto per default)

Verificato

Analisi Multi-Sorgente

Dati insufficienti

8.1(vinto per default)

Verificato

Lago di Dati

Dati insufficienti

8.7(vinto per default)

Verificato

Operazioni

Visualizzazione dei dati

Dati insufficienti

8.7(vinto per default)

Verificato

Flusso di lavoro dei dati

Dati insufficienti

8.9(vinto per default)

Verificato

Scoperta Governata

Dati insufficienti

8.4(vinto per default)

Verificato

Analisi Incorporata

Dati insufficienti

8.8(vinto per default)

Verificato

Quaderni

Dati insufficienti

8.7(vinto per default)

Verificato

Big DataNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

Dati insufficienti

Creare rapporti

Trasformazione dei dati

Dati insufficienti

Modellazione dei dati

Dati insufficienti

Progettazione di Report WYSIWYG

Dati insufficienti

API di integrazione

Dati insufficienti

Piattaforma

Supporto Utente Mobile

Dati insufficienti

Personalizzazione

Dati insufficienti

Gestione di Utenti, Ruoli e Accessi

Dati insufficienti

Internazionalizzazione

Dati insufficienti

Ambienti di prova / Sandbox

Dati insufficienti

Prestazioni e Affidabilità

Dati insufficienti

Ampiezza delle Applicazioni dei Partner

Dati insufficienti

Categorie

Categorie condivise

Amazon SageMaker

IBM Cloud Pak for Data

Amazon SageMaker e IBM Cloud Pak for Data sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Infrastruttura di AI Generativa

Categorie uniche

Amazon SageMaker è categorizzato comePiattaforme MLOps e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

IBM Cloud Pak for Data è categorizzato comeTessuto Dati, Cloud Privato Virtuale (VPC), Analisi dei Big Data, Analisi Predittiva, e Infrastruttura come Servizio (IaaS)

Recensioni

Dimensione dell'Azienda dei Recensori

Amazon SageMaker

Piccola impresa(50 o meno dip.)

32.6%

Mid-Market(51-1000 dip.)

32.6%

Enterprise(> 1000 dip.)

34.9%

IBM Cloud Pak for Data

Piccola impresa(50 o meno dip.)

31.4%

Mid-Market(51-1000 dip.)

18.6%

Enterprise(> 1000 dip.)

50.0%

Piccola impresa

(50 o meno dip.)

32.6%

31.4%

Mid-Market

(51-1000 dip.)

32.6%

18.6%

Enterprise

(> 1000 dip.)

34.9%

50.0%

Settore dei Recensori

Amazon SageMaker

Tecnologia dell'informazione e servizi

20.9%

Software per computer

16.3%

Marketing e Pubblicità

4.7%

Internet

4.7%

Gestione dell'Istruzione

4.7%

Altro

48.8%

IBM Cloud Pak for Data

Software per computer

12.9%

Bancario

8.6%

Tecnologia dell'informazione e servizi

8.6%

Gestione dell'Istruzione

5.7%

Servizi Finanziari

5.7%

Altro

58.6%

Alternative

Alternative a Amazon SageMaker

Vertex AI

Dataiku

Azure Machine Learning Studio

Alteryx

Alternative a IBM Cloud Pak for Data

Snowflake

Databricks

Vertex AI

Google Cloud BigQuery

Discussioni

Discussioni su Amazon SageMaker

Qual è il modo migliore per integrare i modelli Sagemaker con Kubernetes?

1 Commento

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-sagemaker-operators-for-kubernetes/Leggi di più

Come faccio a far raggiungere questa piattaforma alla maggior parte dei miei sviluppatori?

1 Commento

puoi gestire l'accesso tramite utenti e ruoli IAM e concedere loro l'accesso in base alle loro esigenze, Sagemaker di default ha tutte le funzionalità di...Leggi di più

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