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Azure Machine Learning
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Scopri di più su MATLABRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che MATLAB eccelle nei suoi strumenti di modellazione 3D/solida, con un punteggio di 8,4, rendendolo una scelta preferita per ingegneri e scienziati che richiedono capacità di modellazione avanzate. Al contrario, Azure Machine Learning manca di funzionalità dedicate alla modellazione 3D, il che potrebbe limitarne l'attrattiva per gli utenti focalizzati su simulazioni complesse.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning offre una scalabilità superiore con un punteggio di 9,2, in particolare nel suo deployment di servizi gestiti, che è cruciale per le imprese che cercano di gestire grandi set di dati e carichi di lavoro ad alto volume. MATLAB, sebbene robusto, ottiene un punteggio inferiore di 8,4 in scalabilità, il che potrebbe influire sulle prestazioni in applicazioni su larga scala.
- Gli utenti di G2 evidenziano la facilità d'uso di Azure Machine Learning, con un punteggio di 8,6, leggermente superiore a quello di MATLAB che è 8,3. Questo suggerisce che l'interfaccia e l'esperienza utente di Azure potrebbero essere più intuitive per i nuovi utenti, rendendolo più facile da adottare per i team senza ampie conoscenze tecniche.
- I revisori dicono che gli algoritmi predefiniti di MATLAB ricevono grandi elogi con un punteggio di 8,9, fornendo agli utenti una ricca libreria per varie applicazioni. In confronto, gli algoritmi predefiniti di Azure Machine Learning ottengono un punteggio inferiore di 8,3, il che potrebbe richiedere agli utenti di investire più tempo nello sviluppo di soluzioni personalizzate.
- Gli utenti su G2 riportano che le capacità di ingestione e manipolazione dei dati di Azure Machine Learning sono valutate a 8,7, indicando una forte performance nella gestione e preparazione dei dati per l'analisi. Il punteggio di MATLAB di 8,5 è encomiabile ma suggerisce che Azure potrebbe offrire un'esperienza più snella per i compiti di preparazione dei dati.
- I revisori menzionano che entrambe le piattaforme forniscono supporto di qualità, ciascuna con un punteggio di 8,6, ma gli utenti riportano che l'attività della comunità e la qualità della documentazione di Azure Machine Learning sono particolarmente utili per la risoluzione dei problemi e l'apprendimento, dando un vantaggio nelle risorse di supporto agli utenti.
Azure Machine Learning vs MATLAB
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Azure Machine Learning più facile da usare e fare affari nel complesso. Tuttavia, i recensori hanno preferito la facilità di configurazione con MATLAB, insieme all'amministrazione.
- I revisori hanno ritenuto che MATLAB soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Azure Machine Learning.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, Azure Machine Learning e MATLAB forniscono livelli simili di assistenza.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Azure Machine Learning rispetto a MATLAB.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileMATLAB
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileMATLAB
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
9.0
666
Facilità d'uso
8.5
80
8.3
675
Facilità di installazione
8.3
57
8.6
77
Facilità di amministrazione
8.3
49
8.4
41
Qualità del supporto
8.6
74
8.6
619
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
8.4
38
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
8.8
664
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
Designa
Dati insufficienti
8.4
147
Dati insufficienti
8.2
164
Dati insufficienti
8.1
166
Dati insufficienti
8.0
141
Strumenti
Dati insufficienti
8.4
127
Dati insufficienti
8.5
150
Dati insufficienti
8.4
132
Lavora
Dati insufficienti
8.8
159
Dati insufficienti
8.9
161
Dati insufficienti
8.7
145
Dati insufficienti
8.3
135
Dati insufficienti
8.4
141
Ambiente
Dati insufficienti
8.4
163
Dati insufficienti
8.7
162
Dati insufficienti
8.4
138
Dati insufficienti
8.8
177
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.4
56
8.4
115
Sistema
8.6
22
8.5
74
Sviluppo del Modello
8.6
51
8.5
96
8.9
54
8.6
94
8.3
53
9.0
102
8.7
52
8.6
98
Sviluppo del modello
8.4
21
8.7
79
Servizi di Machine/Deep Learning
8.1
45
8.8
88
7.9
45
8.3
78
7.8
38
8.2
76
8.2
42
8.6
90
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
21
8.5
69
8.5
21
8.7
77
Distribuzione
8.8
50
8.4
82
8.7
51
8.7
92
8.9
51
8.4
93
Intelligenza Artificiale Generativa
8.5
10
8.0
14
8.2
10
8.3
14
7.5
10
7.5
14
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.7
10
Dati insufficienti
8.7
10
Dati insufficienti
7.8
10
Dati insufficienti
9.0
10
Dati insufficienti
7.8
10
Dati insufficienti
7.7
10
Dati insufficienti
8.0
10
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
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.7
73
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
45
|
Verificato
Connettività
Dati insufficienti
8.3
47
|
Verificato
Dati insufficienti
8.6
50
|
Verificato
Dati insufficienti
8.4
60
|
Verificato
Dati insufficienti
8.3
52
|
Verificato
Operazioni
Dati insufficienti
9.1
73
|
Verificato
Dati insufficienti
8.9
68
|
Verificato
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.8
60
|
Verificato
Dati insufficienti
8.8
36
|
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 MATLAB 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
MATLAB è categorizzato comeAnalisi dei Big Data e Simulazione e CAE
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Machine Learning
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
MATLAB
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%
Istruzione Superiore
15.6%
Ricerca
12.9%
Software per computer
6.9%
Ingegneria Meccanica o Industriale
6.8%
Gestione dell'Istruzione
6.2%
Altro
51.6%
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
Qualche buon sito web per discutere della programmazione in Matlab?
3 Commenti
TD
Il sito di Mathworks sarebbe un posto migliore poiché è il sito ufficiale dei produttori di Matlab.Leggi di più
Posso usare Matlab gratuitamente?
3 Commenti
PC
Puoi utilizzare la versione di prova di MATLAB gratuitamente. Inoltre, se segui corsi online ad esempio da Coursera, ti permettono di utilizzare MATLAB...Leggi di più
È possibile controllare l'output del terminale di Simulink se non sto usando un oscilloscopio?
2 Commenti
MA
Sì, se hai preparato fin dall'inizio il blocco "to work space" per tutti i modelli Simulink, puoi visualizzare qualsiasi variabile desideri.Leggi di più
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