Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Confronta Amazon SageMaker e IBM Watson Studio 
Prodotti in evidenza
Sponsorizzato
Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.
DocuPipe
Visita il Sito Web
Sponsorizzato
Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.
Blix
Visita il Sito Web
Sponsorizzato
Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.
Alteryx
Visita il Sito Web
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (33.3% delle recensioni)
Impresa (51.3% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Nessun prezzo disponibile
Amazon SageMaker
Valutazione a Stelle
(45)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (33.3% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Amazon SageMakerIBM Watson Studio
Valutazione a Stelle
(164)4.2 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (51.3% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su IBM Watson StudioRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Amazon SageMaker eccelle in "Facilità di Implementazione" con un punteggio di 9.8, rendendolo particolarmente user-friendly per i team che cercano di implementare rapidamente modelli di machine learning. Al contrario, IBM Watson Studio, pur essendo ancora forte, ha un punteggio leggermente inferiore di 9.5 in quest'area, indicando che alcuni utenti potrebbero trovarlo un po' più complesso da distribuire.
- I revisori menzionano che Amazon SageMaker offre una "Scalabilità" superiore con un punteggio di 9.0, cruciale per le aziende che prevedono una crescita. Anche IBM Watson Studio si comporta bene con un punteggio di 9.2, ma gli utenti hanno notato che le funzionalità di scalabilità di SageMaker sono più robuste per dataset e carichi di lavoro più grandi.
- Gli utenti di G2 evidenziano la "Qualità del Supporto" come un punto di forza per Amazon SageMaker, con un punteggio di 8.7, con molti revisori che apprezzano la reattività e l'utilità del team di supporto. Al contrario, IBM Watson Studio ha un punteggio inferiore di 8.2, con alcuni utenti che esprimono preoccupazioni sulla tempestività delle risposte del supporto.
- Gli utenti su G2 riportano che la "Ampiezza delle Fonti di Dati" di Amazon SageMaker è impressionante, con un punteggio di 8.9, che consente un'integrazione senza soluzione di continuità con varie fonti di dati. IBM Watson Studio, pur essendo anch'esso forte, non ha ricevuto un punteggio altrettanto alto in quest'area, indicando che gli utenti potrebbero trovare meno opzioni per la connettività dei dati.
- I revisori menzionano che Amazon SageMaker brilla nel "Training dei Modelli" con un punteggio di 8.9, dove gli utenti apprezzano l'efficienza e l'efficacia della piattaforma nell'addestramento dei modelli. IBM Watson Studio, con un punteggio di 9.0, è competitivo ma gli utenti hanno notato che le capacità di training di SageMaker sono spesso più intuitive e veloci.
- Gli utenti dicono che la funzione "No-Code" in Amazon SageMaker, con un punteggio di 9.7, è rivoluzionaria per gli utenti non tecnici, permettendo loro di costruire modelli senza una conoscenza approfondita della programmazione. Anche IBM Watson Studio offre opzioni no-code ma ottiene un punteggio leggermente inferiore di 9.2, suggerendo che SageMaker potrebbe fornire un'esperienza più accessibile per coloro che hanno meno familiarità con la programmazione.
Amazon SageMaker vs IBM Watson Studio
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 Watson Studio.
- 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 Watson Studio.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Amazon SageMaker
Nessun prezzo disponibileIBM Watson Studio
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Amazon SageMaker
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM Watson Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
37
8.3
121
Facilità d'uso
8.4
38
8.0
122
Facilità di installazione
8.5
25
7.6
100
Facilità di amministrazione
8.4
20
7.8
95
Qualità del supporto
8.6
33
8.2
113
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
20
8.0
94
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
36
8.5
115
Caratteristiche per Categoria
Accesso alla fonte dei dati
Dati insufficienti
9.0
13
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.2
14
Interazione dei dati
Dati insufficienti
9.0
14
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
13
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.6
12
Esportazione dei dati
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.8
8
Distribuzione
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.2
8
Gestione
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
8
Operazioni
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.3
7
Gestione
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.8
7
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
8.7
41
Sistema
8.2
19
9.0
12
Sviluppo del Modello
8.7
29
8.5
33
8.2
28
8.8
34
8.3
33
8.5
35
8.9
33
8.3
36
Sviluppo del modello
8.4
19
9.4
13
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
26
8.5
27
9.1
28
8.5
34
8.9
25
Funzionalità non disponibile
9.0
28
8.6
28
Servizi di Machine/Deep Learning
9.2
17
8.9
12
9.2
18
9.0
12
Distribuzione
8.6
32
8.5
32
8.6
32
8.6
33
9.0
31
8.6
30
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
Imposta
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
9.7
6
Dati
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.6
7
Analisi
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
7.9
7
Personalizzazione
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
9.2
6
Intelligenza Artificiale Generativa
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
8.0
14
Dati insufficienti
8.4
15
Dati insufficienti
8.1
15
Analisi dei dati
Dati insufficienti
8.7
15
Dati insufficienti
9.0
14
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.6
14
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
8.7
14
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Amazon SageMaker e IBM Watson Studio sono categorizzati comePiattaforme MLOps e Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Amazon SageMaker è categorizzato comeInfrastruttura di AI Generativa e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
IBM Watson Studio è categorizzato comeAnalisi del testo, Analisi Predittiva, e Preparazione dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Amazon SageMaker
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM Watson Studio
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%
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.8%
Software per computer
13.3%
Telecomunicazioni
8.2%
Bancario
7.6%
Gestione dell'Istruzione
5.7%
Altro
49.4%
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
IBM Watson Studio non ha discussioni con risposte
Cerchi approfondimenti sul software?
Con oltre 3 milioni di recensioni, possiamo fornire i dettagli specifici che ti aiutano a prendere una decisione informata sull'acquisto di software per la tua azienda. Trovare il prodotto giusto è importante, lasciaci aiutarti.
o continua con
Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy
