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Confronta Azure Machine Learning e Deep Cognition 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (38.8% delle recensioni)
Piccola Impresa (58.8% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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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 LearningDeep Cognition
Valutazione a Stelle
(17)4.5 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (58.8% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su Deep CognitionRiassunto
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 9.2, consentendo una gestione efficiente di grandi set di dati e modelli complessi, mentre la scalabilità di Deep Cognition è valutata più bassa a 8.1, il che potrebbe limitare le prestazioni in scenari ad alta domanda.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning offre capacità superiori di addestramento dei modelli con un punteggio di 8.8, evidenziando i suoi algoritmi pre-costruiti robusti e la flessibilità, mentre il punteggio di addestramento dei modelli di Deep Cognition è leggermente inferiore a 8.5, indicando una minore varietà nelle opzioni di addestramento.
- Gli utenti di G2 dicono che la facilità di configurazione di Azure Machine Learning è valutata a 8.4, che è competitiva, ma Deep Cognition brilla con un punteggio più alto di 8.5, suggerendo un'esperienza di onboarding più user-friendly per i nuovi utenti.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning fornisce una qualità del supporto più completa con un punteggio di 8.6, mentre il supporto di Deep Cognition è valutato a 8.5, indicando che entrambe le piattaforme sono affidabili ma Azure potrebbe avere un leggero vantaggio nel servizio clienti.
- Gli utenti su G2 riportano che Azure Machine Learning ha un punteggio più alto di direzione del prodotto di 9.1, riflettendo un forte impegno per l'innovazione e i miglioramenti futuri, rispetto al punteggio di Deep Cognition di 8.1, che potrebbe suggerire un minore focus sullo sviluppo a lungo termine.
- Gli utenti dicono che il supporto linguistico di Azure Machine Learning è valutato a 8.9, fornendo una gamma più ampia di linguaggi di programmazione per lo sviluppo dei modelli, mentre il punteggio di Deep Cognition di 8.3 indica una flessibilità linguistica più limitata, che potrebbe influire sull'esperienza utente per gli sviluppatori con preferenze linguistiche specifiche.
Azure Machine Learning vs Deep Cognition
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Azure Machine Learning più facile da usare. Tuttavia, Deep Cognition è più facile da configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Deep Cognition nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Azure Machine Learning soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Deep Cognition.
- 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 Deep Cognition.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileDeep Cognition
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileDeep Cognition
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
8.3
12
Facilità d'uso
8.5
80
8.3
13
Facilità di installazione
8.3
57
8.5
11
Facilità di amministrazione
8.3
49
8.7
10
Qualità del supporto
8.6
74
8.5
11
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
8.9
9
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
8.1
12
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
8.3
8
Sistema
8.6
22
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.6
51
8.3
8
8.9
54
8.3
8
8.3
53
7.3
8
8.7
52
8.5
8
Sviluppo del modello
8.4
21
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.1
45
8.6
7
7.9
45
8.8
7
7.8
38
8.9
6
8.2
42
8.3
7
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
21
Dati insufficienti
8.5
21
Dati insufficienti
Distribuzione
8.8
50
7.7
5
8.7
51
8.6
6
8.9
51
8.1
6
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
Sistema Operativo
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Elaborazione dei documenti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità Aggiuntiva della Piattaforma
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - OCR
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 Deep Cognition sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
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
Deep Cognition è categorizzato comeOCR
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Machine Learning
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Deep Cognition
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%
Tecnologia dell'informazione e servizi
17.6%
Software per computer
17.6%
Istruzione Superiore
11.8%
E-Learning
11.8%
Gestione dell'Istruzione
11.8%
Altro
29.4%
Discussioni
A cosa serve Azure Machine Learning Studio?
1 Commento
AR
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