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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (38.8% delle recensioni)
Mercato Medio (54.5% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
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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 LearningDVC
Valutazione a Stelle
(11)4.7 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (54.5% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Scopri di più su DVCRiassunto
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, rendendolo più user-friendly per i principianti rispetto a DVC, che ha un punteggio inferiore di 6.9. I revisori menzionano che l'interfaccia intuitiva di Azure semplifica il flusso di lavoro del machine learning.
- I revisori menzionano che DVC brilla in Versioning con un punteggio di 9.0, permettendo un miglior tracciamento delle modifiche nei dati e nei modelli. Al contrario, le capacità di versioning di Azure Machine Learning sono valutate più basse, il che può essere uno svantaggio per i team focalizzati sulla riproducibilità.
- Gli utenti di G2 evidenziano la forte Qualità del Supporto di Azure Machine Learning con un punteggio di 8.6, indicando che gli utenti si sentono ben supportati durante i loro progetti. DVC, tuttavia, ha un punteggio di supporto inferiore di 7.3, che alcuni utenti trovano carente quando incontrano problemi.
- Gli utenti su G2 riportano che Azure Machine Learning offre una Scalabilità superiore con un punteggio di 9.2, rendendolo adatto per applicazioni a livello aziendale. Il punteggio di scalabilità di DVC di 7.5 suggerisce che potrebbe non gestire in modo altrettanto efficace le implementazioni su larga scala.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning fornisce un'esperienza di Servizio Gestito robusta con un punteggio di 8.8, che semplifica il deployment e la gestione. DVC, pur essendo flessibile, non offre lo stesso livello di servizi gestiti, il che può portare a un aumento del carico di lavoro per gli utenti.
- Gli utenti dicono che la Flessibilità di Deployment di Azure Machine Learning è un vantaggio significativo, con un punteggio di 9.0 per la flessibilità sia del linguaggio che del framework. DVC, pur offrendo una certa flessibilità, non eguaglia il supporto completo di Azure per vari linguaggi di programmazione e framework, il che può limitare le opzioni degli utenti.
Azure Machine Learning vs DVC
- I revisori hanno ritenuto che DVC 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 DVC rispetto a Azure Machine Learning.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileDVC
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileDVC
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
8.9
9
Facilità d'uso
8.5
80
6.9
9
Facilità di installazione
8.3
57
Dati insufficienti
Facilità di amministrazione
8.3
49
Dati insufficienti
Qualità del supporto
8.6
74
7.3
8
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
10.0
8
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
7.6
7
Dati insufficienti
7.5
6
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
7.7
5
Operazioni
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
6.4
6
Dati insufficienti
6.9
6
Gestione
Dati insufficienti
6.9
6
Dati insufficienti
7.1
7
Dati insufficienti
8.3
6
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 DVC 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
DVC 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.)
DVC
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%
Ricerca
18.2%
Software per computer
18.2%
Consulenza
9.1%
Petrolio e Energia
9.1%
Logistica e Catena di Fornitura
9.1%
Altro
36.4%
Alternative
Discussioni
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1 Commento
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