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Confronta Anaconda AI Platform e Azure Machine Learning 
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Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (43.5% delle recensioni)
Impresa (38.8% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Gratuito 1 User Con acquisto una tantum
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Anaconda AI Platform
Valutazione a Stelle
(235)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (43.5% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Gratuito 1 User Con acquisto una tantum
Sfoglia tutti i piani tariffari 4Azure Machine Learning
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(88)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
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Pros & Cons
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Scopri di più su Azure Machine LearningRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Azure Machine Learning eccelle nelle sue capacità di Servizio Gestito, ottenendo un punteggio di 8.8, che consente un'integrazione e una gestione senza soluzione di continuità dei flussi di lavoro di machine learning. Al contrario, il punteggio di Anaconda di 8.4 indica che potrebbe richiedere più interventi manuali per compiti simili.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning offre una Scalabilità superiore con un punteggio di 9.2, rendendolo ideale per le imprese che necessitano di gestire grandi set di dati e modelli complessi. Anaconda, con un punteggio di 8.8, potrebbe non scalare altrettanto efficacemente per applicazioni più grandi.
- Gli utenti di G2 evidenziano le capacità di Addestramento del Modello di Azure Machine Learning, con un punteggio di 8.8, che include un supporto robusto per algoritmi pre-costruiti e ingegneria delle caratteristiche. Il punteggio di Anaconda di 8.9 è competitivo, ma gli utenti notano che potrebbe mancare di alcune delle funzionalità avanzate presenti in Azure.
- I revisori menzionano che la Velocità di Inferenza AI di Azure Machine Learning è una caratteristica eccezionale, fornendo previsioni di modelli più veloci, cruciale per applicazioni in tempo reale. Anaconda non evidenzia specificamente questa caratteristica, portando a preoccupazioni sulle sue prestazioni in scenari sensibili al tempo.
- Gli utenti su G2 apprezzano gli strumenti di Collaborazione di Azure Machine Learning, con un punteggio di 8.6, che facilitano il lavoro di squadra nei progetti di data science. Anaconda, pur offrendo funzionalità di collaborazione, non riceve lo stesso livello di lode, con gli utenti che indicano che potrebbe migliorare in quest'area.
- I revisori dicono che la Qualità della Documentazione di Azure Machine Learning è altamente valutata, fornendo indicazioni e risorse chiare per gli utenti, essenziale per l'onboarding e la risoluzione dei problemi. La documentazione di Anaconda, pur essendo utile, non riceve lo stesso livello di apprezzamento, portando a qualche frustrazione tra gli utenti.
Anaconda AI Platform vs Azure Machine Learning
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Anaconda AI Platform più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Anaconda AI Platform nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Anaconda AI Platform soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Azure Machine Learning.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Azure Machine Learning sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Anaconda AI Platform rispetto a Azure Machine Learning.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Anaconda AI Platform
Free
Gratuito
1 User Con acquisto una tantum
- Basic workspace for the student or practitioner
- 5GB for shareable, cloud-hosted notebooks
- Thousands of curated packages
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Anaconda AI Platform
Prova gratuita disponibile
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
146
8.5
81
Facilità d'uso
8.7
154
8.5
80
Facilità di installazione
8.5
81
8.3
57
Facilità di amministrazione
8.7
24
8.3
49
Qualità del supporto
8.4
127
8.6
74
the product è stato un buon partner negli affari?
9.1
21
8.6
47
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
138
9.0
80
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
8.1
128
8.4
56
Sistema
8.6
110
8.6
22
Sviluppo del Modello
8.5
110
8.6
51
7.8
104
8.9
54
8.2
112
8.3
53
8.5
114
8.7
52
Sviluppo del modello
8.3
102
8.4
21
Servizi di Machine/Deep Learning
8.2
107
8.1
45
8.5
109
7.9
45
8.4
108
7.8
38
8.4
106
8.2
42
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
102
8.7
21
8.4
99
8.5
21
Distribuzione
8.2
109
8.8
50
8.5
114
8.7
51
8.3
112
8.9
51
Intelligenza Artificiale Generativa
8.2
57
8.5
10
7.8
55
8.2
10
6.9
55
7.5
10
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
7.4
43
Dati insufficienti
7.5
43
Dati insufficienti
7.9
43
Dati insufficienti
7.7
42
Dati insufficienti
7.9
40
Dati insufficienti
7.3
44
Dati insufficienti
7.6
43
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
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Anaconda AI Platform e Azure Machine Learning sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Anaconda AI Platform non ha categorie uniche
Azure Machine Learning è categorizzato comePiattaforme MLOps, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Infrastruttura di AI Generativa, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Anaconda AI Platform
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Azure Machine Learning
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
23.1%
Software per computer
20.4%
Istruzione Superiore
7.0%
Gestione dell'Istruzione
5.9%
Ricerca
4.3%
Altro
39.2%
Tecnologia dell'informazione e servizi
28.2%
Software per computer
14.1%
Consulenza di gestione
8.2%
Gestione dell'Istruzione
5.9%
Istruzione Superiore
4.7%
Altro
38.8%
Discussioni
Anaconda è gratuito per le aziende?
2 Commenti
SP
Non so, ma è gratuito per gli studenti. Se sei uno studente, allora puoi installarlo e usarlo gratuitamente.Leggi di più
C'è un modo per dire addio a pip install in Anaconda Enterprise
1 Commento
A_
Non ancora al momentoLeggi di più
Come creare l'ambiente privato in Anaconda?
1 Commento
G2
Dopo aver aperto ANACONDA, c'è l'opzione Ambiente sotto Home, cliccando su crea possiamo creare ambienti privati, inoltre se hai già un ambiente privato,...Leggi di più
A cosa serve Azure Machine Learning Studio?
1 Commento
AR
In breve, per costruire, distribuire e gestire modelli di alta qualità più velocemente e con fiducia.Leggi di più
Azure Machine Learning non ha più discussioni con risposte
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