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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Vertex AI eccelle nell'esperienza utente, con molti che lodano il suo design intuitivo che semplifica il processo di machine learning. Gli utenti apprezzano come possano passare senza problemi dall'esperimento nei notebook al deployment delle pipeline di produzione senza il fastidio di dover gestire più strumenti.
- Secondo recensioni verificate, Azure Machine Learning è riconosciuto per i suoi servizi predefiniti che soddisfano le esigenze aziendali, rendendo facile per gli utenti creare esperimenti e distribuire modelli come servizi web. Tuttavia, alcuni utenti ritengono che l'interfaccia potrebbe essere migliorata per un'esperienza complessiva migliore.
- Gli utenti dicono che l'accuratezza e l'autenticità di Vertex AI nel fornire risposte migliorano significativamente il loro flusso di lavoro, rendendolo una scelta preferita per coloro che danno priorità a risposte AI affidabili nei loro progetti.
- I revisori menzionano che mentre Azure Machine Learning offre un'esperienza user-friendly, a volte manca della profondità di funzionalità che gli utenti avanzati potrebbero cercare. Tuttavia, la sua facilità d'uso per le attività quotidiane è spesso evidenziata come un punto di forza.
- I revisori di G2 evidenziano che gli aggiornamenti e le funzionalità recenti di Vertex AI lo hanno mantenuto all'avanguardia del mercato, con gli utenti che notano la capacità della piattaforma di gestire tutto, dalla versioning dei dataset alla valutazione dei modelli in modo efficiente.
- Secondo il feedback recente degli utenti, le risorse di supporto di Azure Machine Learning sono utili per gli utenti che affrontano sfide di implementazione, poiché c'è una ricchezza di informazioni disponibili online per assistere con qualsiasi domanda che possa sorgere durante l'uso.
Azure Machine Learning vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Azure Machine Learning più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Azure Machine Learning nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Vertex AI 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 Vertex AI rispetto a Azure Machine Learning.
Prezzi
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- Un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML
- API pre-addestrate per visione, video, linguaggio naturale e altro
- Integrazione end-to-end per dati e AI
Prova Gratuita
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
8.6
380
Facilità d'uso
8.5
80
8.2
391
Facilità di installazione
8.3
57
8.1
314
Facilità di amministrazione
8.3
49
7.9
147
Qualità del supporto
8.6
74
8.1
355
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
8.3
141
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
9.2
374
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.1
77
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.8
74
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
75
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.7
71
Gestione
Dati insufficienti
8.2
71
Dati insufficienti
8.5
72
Dati insufficienti
8.0
71
Dati insufficienti
8.1
70
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
70
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.3
71
Gestione
Dati insufficienti
8.1
69
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.3
70
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
36
Dati insufficienti
8.5
36
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.4
56
8.2
233
Sistema
8.6
22
8.2
172
Sviluppo del Modello
8.6
51
8.4
205
8.9
54
7.9
180
8.3
53
8.4
203
8.7
52
8.5
208
Sviluppo del modello
8.4
21
8.2
166
Servizi di Machine/Deep Learning
8.1
45
8.2
202
7.9
45
8.5
200
7.8
38
8.2
197
8.2
42
8.2
179
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
21
8.5
166
8.5
21
8.4
163
Distribuzione
8.8
50
8.3
206
8.7
51
8.3
198
8.9
51
8.5
202
Intelligenza Artificiale Generativa
8.5
10
8.3
107
8.2
10
8.3
104
7.5
10
8.1
104
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
36
Dati insufficienti
7.8
36
Dati insufficienti
7.7
37
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.4
36
Dati insufficienti
7.5
35
Dati insufficienti
7.6
35
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
34
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
30
Dati insufficienti
8.6
30
Dati insufficienti
8.6
30
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.0
33
Dati insufficienti
7.7
30
Dati insufficienti
8.0
29
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.4
29
Dati insufficienti
8.2
30
Dati insufficienti
8.4
29
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.7
29
Dati insufficienti
8.4
30
Dati insufficienti
8.9
29
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.1
30
Dati insufficienti
8.4
30
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
68
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.9
25
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
23
Dati insufficienti
8.9
23
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.3
24
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
23
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
23
Dati insufficienti
8.7
21
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.6
22
Dati insufficienti
8.8
21
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.0
21
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.9
22
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.0
27
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.7
27
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
7.5
27
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 Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme MLOps, Operazionalizzazione 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
Categorie uniche
Azure Machine Learning non ha categorie uniche
Vertex AI è categorizzato comeApprendimento automatico e Costruttori di Agenti AI
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Machine Learning
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Vertex AI
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
17.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.4%
Servizi Finanziari
6.8%
Vendita al dettaglio
3.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
54.1%
Alternative
Discussioni
A cosa serve Azure Machine Learning Studio?
1 Commento
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
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
2 Commenti
KS
La piattaforma AI di Google Cloud ci consente di costruire modelli di apprendimento automatico, che funzionano su qualsiasi tipo e dimensione di dati.Leggi di più
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Commenti
JP
Supporta approssimativamente tutte le librerie di tendenza.Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
1 Commento
ZM
The Google AI Platform is a comprehensive set of tools and services provided by Google Cloud to develop, deploy, and manage artificial intelligence. It...Leggi di più
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