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Confronta Azure Machine Learning e BigML 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (38.8% delle recensioni)
Piccola Impresa (87.5% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
$30 per month
Azure Machine Learning
Valutazione a Stelle
(88)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (38.8% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su Azure Machine LearningBigML
Valutazione a Stelle
(24)4.7 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (87.5% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
$30 per month
Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che BigML eccelle nella facilità d'uso con un punteggio di 9.0, rendendolo particolarmente attraente per le piccole imprese. I revisori menzionano che l'interfaccia drag-and-drop semplifica il processo di sviluppo del modello, permettendo agli utenti di creare e distribuire rapidamente modelli di machine learning senza una conoscenza approfondita della programmazione.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning brilla in scalabilità, raggiungendo un punteggio di 9.2. Gli utenti su G2 evidenziano le sue robuste capacità di gestione dell'infrastruttura, essenziali per applicazioni a livello aziendale che richiedono la gestione efficiente di grandi dataset e modelli complessi.
- Gli utenti di G2 segnalano che la qualità del supporto di BigML è eccezionale, con un punteggio di 9.5. Gli utenti apprezzano il servizio clienti reattivo e la documentazione completa, che li aiuta a superare rapidamente le sfide, migliorando la loro esperienza complessiva con la piattaforma.
- Gli utenti dicono che Azure Machine Learning offre caratteristiche superiori di integrazione ed estensibilità, in particolare con il supporto API AI e la flessibilità. I revisori menzionano che ciò consente un'integrazione senza soluzione di continuità con i flussi di lavoro esistenti e le applicazioni di terze parti, rendendolo una scelta forte per le imprese che cercano di sfruttare il loro stack tecnologico esistente.
- I revisori menzionano che le capacità di addestramento dei modelli di BigML sono user-friendly, con un punteggio di 8.7, il che è vantaggioso per gli utenti che potrebbero non avere un ampio background in data science. Gli utenti apprezzano gli algoritmi pre-costruiti che facilitano la rapida sperimentazione e distribuzione dei modelli.
- Gli utenti su G2 segnalano che Azure Machine Learning fornisce funzionalità avanzate per il monitoraggio dei modelli e il rilevamento della deriva, cruciali per mantenere le prestazioni del modello nel tempo. I revisori evidenziano le metriche di prestazione in tempo reale come una caratteristica chiave che aiuta i team a rimanere informati sull'efficacia dei loro modelli.
Azure Machine Learning vs BigML
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato BigML più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con BigML in generale.
- I revisori hanno ritenuto che BigML 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 BigML sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di BigML rispetto a Azure Machine Learning.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileBigML
STANDARD
$30
per month
- COMPITI ILLIMITATI
- DIMENSIONE MASSIMA DEL COMPITO: 64 MB
- COMPITI PARALLELI MASSIMI: 2
Prova Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileBigML
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
9.2
24
Facilità d'uso
8.5
80
9.0
24
Facilità di installazione
8.3
57
9.2
22
Facilità di amministrazione
8.3
49
9.3
22
Qualità del supporto
8.6
74
9.5
22
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
9.1
22
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
9.5
24
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
8.4
56
Dati insufficienti
Sistema
8.6
22
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.6
51
Dati insufficienti
8.9
54
Dati insufficienti
8.3
53
Dati insufficienti
8.7
52
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.4
21
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.1
45
Dati insufficienti
7.9
45
Dati insufficienti
7.8
38
Dati insufficienti
8.2
42
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
21
Dati insufficienti
8.5
21
Dati insufficienti
Distribuzione
8.8
50
Dati insufficienti
8.7
51
Dati insufficienti
8.9
51
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.5
10
Dati insufficienti
8.2
10
Dati insufficienti
7.5
10
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
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
Analisi PredittivaNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Strumento Statistico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Analisi dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prendere decisioni
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Azure Machine Learning e BigML sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Categorie uniche
Azure Machine Learning è categorizzato comePiattaforme MLOps, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), e Infrastruttura di AI Generativa
BigML è categorizzato comeAnalisi Predittiva
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Machine Learning
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
BigML
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
28.2%
Software per computer
14.1%
Consulenza di gestione
8.2%
Gestione dell'Istruzione
5.9%
Istruzione Superiore
4.7%
Altro
38.8%
Software per computer
83.3%
Consulenza di gestione
4.2%
Commercio Internazionale e Sviluppo
4.2%
Produzione Elettrica/Elettronica
4.2%
Risoluzione alternativa delle controversie
4.2%
Altro
0.0%
Discussioni
A cosa serve Azure Machine Learning Studio?
1 Commento
AR
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