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Confronta Azure Machine Learning e IBM Cloud Pak for Data 
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Segmenti di Mercato
Impresa (38.8% delle recensioni)
Impresa (50.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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Azure Machine Learning
Valutazione a Stelle
(88)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
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Pros & Cons
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Scopri di più su Azure Machine LearningIBM Cloud Pak for Data
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Pros & Cons
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Scopri di più su IBM Cloud Pak for DataRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Azure Machine Learning eccelle nella sua Facilità d'Uso con un punteggio di 8.6, rendendolo più user-friendly per i principianti rispetto a IBM Cloud Pak for Data, che ha un punteggio di 8.1. I revisori menzionano che l'interfaccia intuitiva e la documentazione completa migliorano significativamente l'esperienza utente.
- I revisori menzionano che IBM Cloud Pak for Data brilla in Ingestione e Manipolazione dei Dati, con un punteggio di 9.5, che è notevolmente più alto rispetto al punteggio di 8.7 di Azure Machine Learning. Gli utenti apprezzano gli strumenti robusti per la preparazione e l'integrazione dei dati, che consentono flussi di lavoro dati senza soluzione di continuità.
- Gli utenti di G2 evidenziano le superiori capacità di Sviluppo del Modello di Azure Machine Learning, in particolare negli Algoritmi Predefiniti, dove ottiene un punteggio di 8.3 rispetto al 9.1 di IBM. Gli utenti affermano che la varietà e l'efficacia dei modelli predefiniti in IBM Cloud Pak for Data offrono un vantaggio significativo per il rapido deployment.
- Gli utenti su G2 riportano che Azure Machine Learning offre una migliore Scalabilità con un punteggio di 9.2, mentre IBM Cloud Pak for Data ottiene un punteggio di 9.1. I revisori menzionano che la capacità di Azure di gestire grandi set di dati e scalare le risorse in modo dinamico è una caratteristica chiave per le applicazioni a livello aziendale.
- I revisori menzionano che IBM Cloud Pak for Data fornisce un'esperienza di Servizio Gestito più completa, con un punteggio di 9.3 rispetto all'8.8 di Azure. Gli utenti apprezzano la facilità di gestione e supporto forniti da IBM, che semplifica il deployment e la manutenzione dei modelli di machine learning.
- Gli utenti riportano che le opzioni di Personalizzazione di Azure Machine Learning, in particolare nei VM Personalizzati, ottengono un punteggio di 8.0, consentendo ambienti su misura. Al contrario, la flessibilità di IBM Cloud Pak for Data nel Deployment delle Applicazioni è notata come un punto di forza, con entrambi i prodotti che ottengono un punteggio uguale di 8.8, indicando un'offerta equilibrata in quest'area.
Azure Machine Learning vs IBM Cloud Pak for Data
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.
- Azure Machine Learning e IBM Cloud Pak for Data soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- 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 IBM Cloud Pak for Data.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileIBM Cloud Pak for Data
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM Cloud Pak for Data
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
8.5
47
Facilità d'uso
8.5
80
8.1
47
Facilità di installazione
8.3
57
7.2
26
Facilità di amministrazione
8.3
49
7.6
27
Qualità del supporto
8.6
74
8.3
42
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
8.1
25
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
8.8
47
Caratteristiche per Categoria
Cloud Privato Virtuale (VPC)Nascondi 13 CaratteristicheMostra 13 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.5
7
Personalizzazione
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Infrastruttura
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
9.0
5
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
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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
Infrastruttura come Servizio (IaaS)Nascondi 12 CaratteristicheMostra 12 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
9
Fornitura di infrastrutture
Dati insufficienti
7.7
8
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
7.9
7
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.5
8
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
8.3
8
Dati insufficienti
8.3
7
Gestione
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.1
8
Funzionalità
Dati insufficienti
8.3
8
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.4
56
8.9
14
Sistema
8.6
22
9.5
11
Sviluppo del Modello
8.6
51
8.3
8
8.9
54
8.5
8
8.3
53
9.1
9
8.7
52
8.8
8
Sviluppo del modello
8.4
21
8.5
12
Servizi di Machine/Deep Learning
8.1
45
8.7
9
7.9
45
9.4
8
7.8
38
9.6
8
8.2
42
9.0
7
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
21
9.2
8
8.5
21
9.3
7
Distribuzione
8.8
50
9.3
9
8.7
51
9.3
9
8.9
51
8.9
9
Intelligenza Artificiale Generativa
8.5
10
8.3
5
8.2
10
8.3
5
7.5
10
8.3
5
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
Gestione dei dati
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
8.3
5
Analitica
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza
Dati insufficienti
9.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Tessuto di dati
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
Strumento Statistico
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.6
7
Analisi dei dati
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.0
7
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.3
8
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.5
27
|
Verificato
Dati insufficienti
9.1
15
|
Verificato
Connettività
Dati insufficienti
8.0
23
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
22
|
Verificato
Dati insufficienti
8.1
25
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
24
|
Verificato
Operazioni
Dati insufficienti
8.7
26
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
25
|
Verificato
Dati insufficienti
8.4
23
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
24
|
Verificato
Dati insufficienti
8.7
13
|
Verificato
Creare rapporti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforma
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
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Azure Machine Learning e IBM Cloud Pak for Data sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning e Infrastruttura di AI Generativa
Categorie uniche
Azure Machine Learning è categorizzato comePiattaforme MLOps, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
IBM Cloud Pak for Data è categorizzato comeTessuto Dati, Cloud Privato Virtuale (VPC), Analisi dei Big Data, Analisi Predittiva, e Infrastruttura come Servizio (IaaS)
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Machine Learning
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM Cloud Pak for Data
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
12.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.6%
Bancario
8.6%
Servizi Finanziari
5.7%
Gestione dell'Istruzione
5.7%
Altro
58.6%
Alternative
Discussioni
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1 Commento
AR
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