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Confronta Azure Machine Learning e Comet.ml 
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Segmenti di Mercato
Impresa (38.8% delle recensioni)
Mercato Medio (50.0% delle recensioni)
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Azure Machine Learning
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Segmenti di Mercato
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Pros & Cons
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Scopri di più su Azure Machine LearningComet.ml
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Mercato Medio (50.0% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Azure Machine Learning eccelle in scalabilità, con un punteggio di 8,9, rendendolo una scelta preferita per le imprese che necessitano di gestire grandi set di dati e modelli complessi. Al contrario, la scalabilità di Comet.ml è valutata a 7,7, il che potrebbe limitarne l'efficacia per progetti più grandi.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning offre capacità superiori di addestramento dei modelli, con un punteggio di 8,7, migliorato dai suoi robusti algoritmi pre-costruiti. Comet.ml, pur ottenendo un punteggio di 8,8 nell'addestramento dei modelli, manca della stessa profondità nelle opzioni pre-costruite, il che può influire sull'esperienza dell'utente.
- Gli utenti di G2 evidenziano la facilità di distribuzione di Azure Machine Learning con un punteggio di 8,7, consentendo una transizione più fluida dallo sviluppo alla produzione. Comet.ml, con un punteggio di 7,7, può presentare più sfide in quest'area, in particolare per gli utenti non familiari con la sua interfaccia.
- I revisori dicono che la qualità del supporto di Azure Machine Learning è valutata a 8,6, indicando un forte impegno per il servizio clienti. In confronto, il supporto di Comet.ml è valutato a 8,3, il che, pur essendo ancora buono, potrebbe non soddisfare le aspettative degli utenti che richiedono assistenza estesa.
- Gli utenti su G2 riportano che Azure Machine Learning fornisce un miglior supporto linguistico con un punteggio di 8,9, accogliendo una gamma più ampia di linguaggi di programmazione. Comet.ml, con un punteggio di 8,6, potrebbe non offrire lo stesso livello di flessibilità, il che potrebbe essere un fattore decisivo per gli sviluppatori.
- I revisori menzionano che la direzione del prodotto di Azure Machine Learning è valutata a 9,1, riflettendo una forte prospettiva positiva per futuri aggiornamenti e funzionalità. Al contrario, il punteggio di 8,1 di Comet.ml suggerisce che gli utenti potrebbero avere preoccupazioni sulla sua viabilità a lungo termine e sugli miglioramenti delle funzionalità.
Azure Machine Learning vs Comet.ml
- I revisori hanno ritenuto che Azure Machine Learning soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Comet.ml.
- 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 Azure Machine Learning rispetto a Comet.ml.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileComet.ml
Free
Gratuito
- Tracciamento LLM
- Set di dati ed esperimenti
- Metriche LLM-come-giudice
Prova Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileComet.ml
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
7.9
7
Facilità d'uso
8.5
80
8.3
7
Facilità di installazione
8.3
57
Dati insufficienti
Facilità di amministrazione
8.3
49
Dati insufficienti
Qualità del supporto
8.6
74
8.3
6
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
8.1
6
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
7.7
5
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
7.3
5
Distribuzione
Dati insufficienti
7.3
5
Dati insufficienti
7.7
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
7.7
5
Dati insufficienti
7.7
5
Gestione
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
7.3
5
Dati insufficienti
8.0
5
Operazioni
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
7.0
5
Dati insufficienti
7.7
5
Gestione
Dati insufficienti
7.7
5
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
6.7
5
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Azure Machine Learning e Comet.ml sono categorizzati comePiattaforme MLOps
Categorie uniche
Azure Machine Learning è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Infrastruttura di AI Generativa, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Comet.ml non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Machine Learning
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Comet.ml
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
33.3%
Telecomunicazioni
8.3%
Ricerca
8.3%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.3%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
8.3%
Altro
33.3%
Alternative
Discussioni
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1 Commento
AR
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