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Confronta Amazon SageMaker e IBM SPSS Modeler 
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Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (33.3% delle recensioni)
Impresa (54.8% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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Starting at $7,430 USD per user per year
Amazon SageMaker
Valutazione a Stelle
(45)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
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Pros & Cons
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Scopri di più su Amazon SageMakerIBM SPSS Modeler
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Pros & Cons
Dati insufficienti
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che IBM SPSS Modeler eccelle nelle capacità di data mining, con un punteggio di 8.3, mentre Amazon SageMaker brilla nei servizi di machine learning, in particolare nella visione artificiale e nell'elaborazione del linguaggio naturale, con punteggi rispettivamente di 9.2 e 9.0.
- I revisori menzionano che IBM SPSS Modeler offre un'interfaccia user-friendly drag-and-drop con un punteggio di 7.8, ma Amazon SageMaker lo supera leggermente con un punteggio di 9.0, rendendo più facile per gli utenti costruire e distribuire modelli.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Amazon SageMaker offre una scalabilità e prestazioni superiori, in particolare nella scalabilità dell'addestramento dei modelli AI, con un punteggio di 9.0 rispetto al 7.6 di IBM SPSS Modeler, il che è cruciale per le aziende che cercano di scalare le loro iniziative AI.
- Gli utenti su G2 apprezzano la qualità del supporto per Amazon SageMaker, che ha ottenuto un punteggio di 8.7, mentre IBM SPSS Modeler ha ricevuto un punteggio inferiore di 8.0, indicando che gli utenti possono trovare un'assistenza più reattiva con SageMaker.
- I revisori dicono che IBM SPSS Modeler ha forti strumenti statistici con un punteggio di 8.0, ma gli algoritmi pre-costruiti e le funzionalità di addestramento dei modelli di Amazon SageMaker, entrambi con un punteggio di 8.9, forniscono un quadro più robusto per i progetti di machine learning.
- Gli utenti segnalano che la flessibilità di distribuzione di Amazon SageMaker, in particolare le sue capacità di servizio gestito con un punteggio di 9.5, supera significativamente il 7.6 di IBM SPSS Modeler, rendendolo una scelta migliore per le organizzazioni che cercano opzioni di distribuzione efficienti.
Amazon SageMaker vs IBM SPSS Modeler
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 SPSS Modeler.
- 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 SPSS Modeler.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Amazon SageMaker
Nessun prezzo disponibileIBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler Professional
Starting at $7,430 USD
per user per year
Applicazione desktop per singolo utente per Windows disponibile per l'acquisto. Altre opzioni disponibili tramite le vendite IBM. Include 12 mesi di supporto tecnico.
- Accesso e esportazione dei dati senza limiti di dimensione dei dati
- Preparazione automatica dei dati, wrangling, ETL
- Oltre 30 algoritmi di machine learning di base, automodellazione
Prova Gratuita
Amazon SageMaker
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM SPSS Modeler
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
37
8.3
109
Facilità d'uso
8.4
38
8.3
110
Facilità di installazione
8.5
25
8.2
28
Facilità di amministrazione
8.4
20
8.1
27
Qualità del supporto
8.6
33
8.0
93
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
20
8.3
26
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
36
7.0
109
Caratteristiche per Categoria
Piattaforme MLOpsNascondi 22 CaratteristicheMostra 22 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Operazioni
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.7
36
7.6
16
Sistema
8.2
19
7.7
14
Sviluppo del Modello
8.7
29
8.2
12
8.2
28
8.2
13
8.3
33
8.3
14
8.9
33
8.5
14
Sviluppo del modello
8.4
19
6.9
15
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
26
7.3
11
9.1
28
7.5
12
8.9
25
6.9
12
9.0
28
8.1
13
Servizi di Machine/Deep Learning
9.2
17
6.4
12
9.2
18
6.7
13
Distribuzione
8.6
32
7.4
13
8.6
32
8.6
12
9.0
31
7.6
15
Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
6
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
Dati insufficienti
7.5
58
Dati insufficienti
8.3
48
Dati insufficienti
8.0
60
Analisi dei dati
Dati insufficienti
8.3
69
Dati insufficienti
8.4
68
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.4
70
Dati insufficienti
7.5
68
Dati insufficienti
7.8
63
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.3
5
Dati insufficienti
7.3
5
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Amazon SageMaker e IBM SPSS Modeler sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Amazon SageMaker è categorizzato comePiattaforme MLOps, Infrastruttura di AI Generativa, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
IBM SPSS Modeler è categorizzato comeAnalisi Predittiva
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Amazon SageMaker
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM SPSS Modeler
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Tecnologia dell'informazione e servizi
19.0%
Software per computer
16.7%
Marketing e Pubblicità
4.8%
Internet
4.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
4.8%
Altro
50.0%
Istruzione Superiore
15.7%
Gestione dell'Istruzione
11.8%
Ricerca
7.9%
Bancario
5.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
4.7%
Altro
54.3%
Alternative
Discussioni
Qual è il modo migliore per integrare i modelli Sagemaker con Kubernetes?
1 Commento
VJ
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
VJ
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
Amazon SageMaker non ha più discussioni con risposte
Dove posso trovare informazioni più dettagliate sulle caratteristiche e capacità di IBM SPSS Modeler, inclusa una lista di algoritmi?
1 Commento
MB
Ciao!
Se vuoi conoscere l'elenco degli algoritmi puoi consultare il manuale ufficiale qui:...Leggi di più
Ho bisogno di formazione per utilizzare SPSS Modeler 18.2
1 Commento
RK
Ciao, ho imparato il software SPSS Modeler in un corso per il mio Master in Learning Analytics un paio di anni fa. Lavoro anche nella stessa università....Leggi di più
Con quale frequenza rilascerai aggiornamenti?
1 Commento
MB
Ciao! Rilasciano grandi aggiornamenti quasi ogni anno. Il mese scorso hanno rilasciato la versione 18.2.2 con aggiornamenti. Inoltre, durante l'anno...Leggi di più
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