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Confronta Amazon SageMaker e IBM Watson Studio 
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Scopri di più su IBM Watson StudioAmazon 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.
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Amazon SageMaker
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Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Amazon SageMaker
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM Watson Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
38
8.3
122
Facilità d'uso
8.4
39
8.0
123
Facilità di installazione
8.5
26
7.6
101
Facilità di amministrazione
8.4
20
7.8
95
Qualità del supporto
8.6
34
8.2
114
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
20
8.0
94
Direzione del prodotto (% positivo)
9.1
37
8.5
116
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
8.8
37
8.7
42
Sistema
8.3
20
9.1
13
Sviluppo del Modello
8.7
29
8.6
34
8.2
28
8.9
35
8.3
33
8.5
36
8.9
33
8.4
37
Sviluppo del modello
8.4
19
9.4
13
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
26
8.6
28
9.1
28
8.5
35
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
8.7
33
8.5
32
8.7
33
8.6
33
9.0
31
8.7
31
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
20.9%
Software per computer
16.3%
Marketing e Pubblicità
4.7%
Internet
4.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
4.7%
Altro
48.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.7%
Software per computer
13.2%
Telecomunicazioni
8.2%
Bancario
7.5%
Gestione dell'Istruzione
5.7%
Altro
49.7%
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
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