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Azure Machine Learning
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Scopri di più su IBM Watson StudioRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Azure Machine Learning eccelle in "Facilità di Implementazione" con un punteggio di 9.8, rendendolo particolarmente user-friendly per i team che cercano di implementare rapidamente soluzioni di machine learning. Al contrario, IBM Watson Studio, pur essendo ancora forte, ha un punteggio leggermente inferiore di 9.5 in quest'area, indicando che gli utenti potrebbero affrontare un po' più di complessità durante l'implementazione.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning offre un accesso ai "Sorgenti Dati" superiore con un punteggio di ampiezza di 8.9 e facilità di connessione ai dati a 9.3, che consente un'integrazione senza soluzione di continuità di varie fonti di dati. IBM Watson Studio, pur essendo competitivo, non raggiunge questo livello di flessibilità, il che potrebbe limitare gli utenti che necessitano di input di dati diversificati.
- Gli utenti di G2 evidenziano la "Qualità del Supporto" di Azure Machine Learning con un punteggio di 8.6, indicando una forte esperienza di servizio clienti. Al contrario, la qualità del supporto di IBM Watson Studio, valutata a 8.2, suggerisce che gli utenti potrebbero non ricevere lo stesso livello di assistenza, il che potrebbe influire sulla loro esperienza complessiva.
- Gli utenti su G2 riportano che Azure Machine Learning brilla nel "Training del Modello" con un punteggio di 8.7, fornendo strumenti robusti per lo sviluppo e il perfezionamento dei modelli. IBM Watson Studio, pur essendo ancora efficace, ha un punteggio inferiore di 8.3, il che potrebbe indicare meno funzionalità o processi meno intuitivi per il training del modello.
- I revisori menzionano che la "Scalabilità" di Azure Machine Learning è valutata a 9.0, rendendolo una scelta forte per le imprese che cercano di espandere le loro capacità di machine learning. In confronto, il punteggio di scalabilità di IBM Watson Studio di 8.6 suggerisce che potrebbe non gestire operazioni su larga scala altrettanto efficacemente, il che potrebbe essere una preoccupazione per le organizzazioni più grandi.
- Gli utenti dicono che le capacità "No-Code" di Azure Machine Learning sono altamente apprezzate con un punteggio di 9.7, rendendolo accessibile per gli utenti senza una vasta conoscenza della programmazione. IBM Watson Studio, pur offrendo opzioni no-code, non raggiunge lo stesso livello di user-friendliness, il che potrebbe scoraggiare gli utenti non tecnici dal sfruttare appieno le sue funzionalità.
Azure Machine Learning vs IBM Watson Studio
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 Azure Machine Learning soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a IBM Watson Studio.
- 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 Watson Studio.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileIBM Watson Studio
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM Watson Studio
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
8.3
121
Facilità d'uso
8.5
80
8.0
122
Facilità di installazione
8.3
57
7.6
100
Facilità di amministrazione
8.3
49
7.8
95
Qualità del supporto
8.6
74
8.2
113
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
8.0
94
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
8.5
115
Caratteristiche per Categoria
Accesso alla fonte dei dati
Dati insufficienti
9.0
13
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.2
14
Interazione dei dati
Dati insufficienti
9.0
14
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
13
Dati insufficienti
9.1
13
Dati insufficienti
9.6
12
Esportazione dei dati
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.8
8
Distribuzione
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
8.8
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.2
8
Gestione
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
8
Operazioni
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
9.3
7
Gestione
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
8.8
7
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
8.7
41
Sistema
8.6
22
9.0
12
Sviluppo del Modello
8.6
51
8.5
33
8.9
54
8.8
34
8.3
53
8.5
35
8.7
52
8.3
36
Sviluppo del modello
8.4
21
9.4
13
Servizi di Machine/Deep Learning
8.1
45
8.5
27
7.9
45
8.5
34
7.8
38
Funzionalità non disponibile
8.2
42
8.6
28
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
21
8.9
12
8.5
21
9.0
12
Distribuzione
8.8
50
8.5
32
8.7
51
8.6
33
8.9
51
8.6
30
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
Imposta
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
9.7
6
Dati
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.6
7
Analisi
Dati insufficienti
9.7
6
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
7.9
7
Personalizzazione
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
9.2
6
Intelligenza Artificiale Generativa
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
8.0
14
Dati insufficienti
8.4
15
Dati insufficienti
8.1
15
Analisi dei dati
Dati insufficienti
8.7
15
Dati insufficienti
9.0
14
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.6
14
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.3
13
Dati insufficienti
8.7
14
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.3
5
Dati insufficienti
8.3
5
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Azure Machine Learning e IBM Watson Studio sono categorizzati comePiattaforme MLOps e Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Azure Machine Learning è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Infrastruttura di AI Generativa, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
IBM Watson Studio è categorizzato comeAnalisi del testo, Analisi Predittiva, e Preparazione dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Machine Learning
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
IBM Watson Studio
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
15.8%
Software per computer
13.3%
Telecomunicazioni
8.2%
Bancario
7.6%
Gestione dell'Istruzione
5.7%
Altro
49.4%
Alternative
Discussioni
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1 Commento
AR
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