Confronta Azure Machine Learning e DataRobot 
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (38.8% delle recensioni)
Piccola Impresa (54.2% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Nessun prezzo disponibile
Azure Machine Learning
Valutazione a Stelle
(88)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (38.8% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su Azure Machine LearningDataRobot
Valutazione a Stelle
(26)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (54.2% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su DataRobotAzure Machine Learning vs DataRobot
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori le hanno trovate ugualmente facili da usare. Tuttavia, Azure Machine Learning è più facile da configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Azure Machine Learning in generale.
- I revisori hanno ritenuto che DataRobot 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 Azure Machine Learning rispetto a DataRobot.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileDataRobot
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileDataRobot
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
8.8
23
Facilità d'uso
8.5
80
8.5
23
Facilità di installazione
8.3
57
7.0
11
Facilità di amministrazione
8.3
49
7.4
11
Qualità del supporto
8.6
74
7.9
22
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
8.3
11
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
8.4
22
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 DataRobot 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
DataRobot 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.)
DataRobot
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
20.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
12.5%
Telecomunicazioni
8.3%
Architettura e Pianificazione
4.2%
Biotecnologia
4.2%
Altro
50.0%
Discussioni
A cosa serve Azure Machine Learning Studio?
2 Commenti
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
Posso usare librerie esterne con i miei algoritmi?
1 Commento
CP
Sì, puoi. Algorithmia ha capacità complete di gestione dei pacchetti integrate nella piattaforma.Leggi di più
Quanto costa utilizzare Algorithmia?
1 Commento
CP
Puoi iniziare con Algorithmia Teams a partire da soli $299 al mese. Vai su teams.algorithmia.com e iscriviti ora!Leggi di più
Ho trovato un bug in un algoritmo o non sta producendo i risultati attesi, cosa posso fare?
1 Commento
CP
Se sei un utente di Algorithmia Enterprise, contatta il tuo team account per una risposta immediata.
Per i Team, mentre sei connesso alla piattaforma,...Leggi di più
Cerchi approfondimenti sul software?
Con oltre 3 milioni di recensioni, possiamo fornire i dettagli specifici che ti aiutano a prendere una decisione informata sull'acquisto di software per la tua azienda. Trovare il prodotto giusto è importante, lasciaci aiutarti.
o continua con
Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy
