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Confronta Azure Machine Learning e Microsoft Fabric 
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Azure Machine Learning
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Scopri di più su Azure Machine LearningMicrosoft Fabric
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Scopri di più su Microsoft FabricRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Azure Machine Learning eccelle nel Training del Modello con un punteggio di 8.7, evidenziando le sue robuste capacità per l'addestramento di modelli complessi, mentre Microsoft Fabric ha ricevuto un punteggio leggermente più alto di 8.8, indicando un'esperienza più user-friendly in quest'area.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning offre forti funzionalità di Ingestione e Manipolazione dei Dati con un punteggio di 8.7, ma Microsoft Fabric brilla con un punteggio più alto di 9.1, mostrando la sua superiore flessibilità e facilità d'uso nella gestione di fonti di dati diverse.
- Gli utenti di G2 indicano che la Qualità del Supporto di Azure Machine Learning è encomiabile con un punteggio di 8.6, ma Microsoft Fabric lo supera con un punteggio di 9.0, suggerendo che gli utenti trovano il team di supporto più reattivo e utile.
- Gli utenti su G2 riportano che Azure Machine Learning ha una solida valutazione di Scalabilità di 9.0, che è impressionante, ma Microsoft Fabric prende il comando con un punteggio di 9.2, indicando una migliore performance nel scalare le applicazioni per soddisfare le crescenti esigenze.
- I revisori menzionano che la Facilità di Distribuzione di Azure Machine Learning è valutata a 8.7, che è buona, ma il punteggio di 9.0 di Microsoft Fabric suggerisce un processo di distribuzione più snello, rendendo più facile per gli utenti iniziare rapidamente.
- Gli utenti dicono che il Supporto Linguistico di Azure Machine Learning è valutato a 8.9, che è favorevole, ma il punteggio di 9.1 di Microsoft Fabric indica una gamma più ampia di lingue supportate, migliorando la sua versatilità per le diverse esigenze degli utenti.
Azure Machine Learning vs Microsoft Fabric
- I revisori hanno ritenuto che Microsoft Fabric 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 Microsoft Fabric sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Microsoft Fabric rispetto a Azure Machine Learning.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileMicrosoft Fabric
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileMicrosoft Fabric
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
9.3
17
Facilità d'uso
8.5
80
8.9
17
Facilità di installazione
8.3
57
8.9
6
Facilità di amministrazione
8.3
49
Dati insufficienti
Qualità del supporto
8.6
74
9.0
17
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
10.0
17
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.8
15
Dati insufficienti
8.8
15
Dati insufficienti
8.7
15
Dati insufficienti
8.8
15
Dati insufficienti
9.1
15
Distribuzione
Dati insufficienti
8.9
15
Dati insufficienti
9.2
15
Dati insufficienti
9.1
15
Dati insufficienti
9.1
15
Dati insufficienti
9.2
15
Gestione
Dati insufficienti
8.7
14
Dati insufficienti
8.8
15
Dati insufficienti
8.9
14
Dati insufficienti
8.9
14
Operazioni
Dati insufficienti
8.9
15
Dati insufficienti
8.9
15
Dati insufficienti
9.0
15
Gestione
Dati insufficienti
8.6
15
Dati insufficienti
8.6
14
Dati insufficienti
8.6
14
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.9
13
Dati insufficienti
8.1
13
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 Microsoft Fabric 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
Microsoft Fabric 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.)
Microsoft Fabric
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%
Gestione dell'Istruzione
17.6%
Produzione
11.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
11.8%
Produzione Elettrica/Elettronica
11.8%
Consulenza
5.9%
Altro
41.2%
Alternative
Discussioni
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1 Commento
AR
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