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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (38.6% delle recensioni)
Impresa (38.8% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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AWS Bedrock
Valutazione a Stelle
(44)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (38.6% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su AWS BedrockAzure Machine Learning
Valutazione a Stelle
(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 in Facilità d'Uso con un punteggio di 8.6, mentre AWS Bedrock ha un punteggio leggermente inferiore di 8.3. I revisori menzionano che l'interfaccia intuitiva di Azure e la documentazione completa rendono più facile per i principianti iniziare.
- I revisori menzionano che AWS Bedrock brilla in Scalabilità, raggiungendo un punteggio di 9.2 rispetto all'8.9 di Azure. Gli utenti su G2 evidenziano l'infrastruttura robusta di AWS che supporta implementazioni su larga scala e alta disponibilità per applicazioni di intelligenza artificiale generativa.
- Gli utenti dicono che Azure Machine Learning offre funzionalità superiori di Sviluppo Modelli, in particolare nella funzionalità di Drag and Drop, con un punteggio di 8.9 rispetto all'8.2 di AWS Bedrock. I revisori apprezzano gli strumenti user-friendly di Azure che semplificano il processo di addestramento dei modelli.
- Gli utenti di G2 segnalano che AWS Bedrock fornisce migliori capacità di Elaborazione del Linguaggio Naturale, con un punteggio di 8.7 rispetto al 7.9 di Azure. I revisori menzionano che gli algoritmi pre-costruiti di AWS per i compiti di NLP sono più efficaci e facili da implementare.
- Gli utenti su G2 evidenziano la forte Qualità del Supporto di Azure, entrambi con un punteggio di 8.6, ma i revisori menzionano che il team di supporto di Azure è più reattivo e utile nel risolvere rapidamente i problemi, migliorando l'esperienza complessiva dell'utente.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning ha una funzionalità più completa di Conformità AI al GDPR e Regolamenti, con un punteggio di 7.9, mentre il punteggio di AWS Bedrock è inferiore a 7.6. Gli utenti apprezzano l'approccio proattivo di Azure alla conformità, che è cruciale per le applicazioni a livello aziendale.
AWS Bedrock vs Azure Machine Learning
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Azure Machine Learning più facile da usare e fare affari in generale. Tuttavia, i revisori hanno preferito la facilità di configurazione con AWS Bedrock, insieme all'amministrazione.
- I revisori hanno ritenuto che AWS Bedrock 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 AWS Bedrock rispetto a Azure Machine Learning.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
AWS Bedrock
Nessun prezzo disponibileAzure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
AWS Bedrock
Nessuna informazione sulla prova disponibileAzure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
44
8.5
81
Facilità d'uso
8.1
44
8.5
80
Facilità di installazione
8.4
43
8.3
57
Facilità di amministrazione
9.0
15
8.3
49
Qualità del supporto
8.5
43
8.6
74
the product è stato un buon partner negli affari?
8.5
14
8.6
47
Direzione del prodotto (% positivo)
9.5
43
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
Dati insufficienti
8.4
56
Sistema
Dati insufficienti
8.6
22
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.6
51
Dati insufficienti
8.9
54
Dati insufficienti
8.3
53
Dati insufficienti
8.7
52
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.4
21
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.1
45
Dati insufficienti
7.9
45
Dati insufficienti
7.8
38
Dati insufficienti
8.2
42
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
8.5
21
Distribuzione
Dati insufficienti
8.8
50
Dati insufficienti
8.7
51
Dati insufficienti
8.9
51
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.5
10
Dati insufficienti
8.2
10
Dati insufficienti
7.5
10
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
8.3
14
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.9
14
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.2
14
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
8.1
14
Dati insufficienti
8.5
14
Dati insufficienti
7.9
14
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
8.6
14
Dati insufficienti
8.8
14
Dati insufficienti
8.2
14
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
14
Dati insufficienti
8.7
14
Dati insufficienti
8.5
14
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
7.7
14
Dati insufficienti
7.7
14
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
8.2
5
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.0
5
Dati insufficienti
7.3
5
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)
8.7
5
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.7
5
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
8.3
5
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)
9.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
7.9
7
Dati insufficienti
7.6
7
Dati insufficienti
7.7
8
Dati insufficienti
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
7.5
8
Dati insufficienti
7.4
7
Dati insufficienti
7.4
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
8.1
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
8.3
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
7.9
7
Dati insufficienti
7.5
6
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
AWS Bedrock e Azure Machine Learning sono categorizzati comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps) e Infrastruttura di AI Generativa
Categorie uniche
AWS Bedrock è categorizzato comeCostruttori di Agenti AI
Azure Machine Learning è categorizzato comePiattaforme MLOps, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
AWS Bedrock
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
22.7%
Software per computer
18.2%
Servizi Finanziari
6.8%
Consulenza
4.5%
Vendita al dettaglio
4.5%
Altro
43.2%
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
AWS Bedrock non ha discussioni con risposte
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1 Commento
AR
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