Home
Lascia una recensione
Sfoglia
Categorie Principali
Tutte le Categorie
Categorie di Software
Categorie di Servizi
Confronta Software
Offerte
Il Mio Profilo
Unisciti o Accedi
G2 per le Aziende
Chiudi Menu

Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now

Cerca software, categoria

Software
Servizi
G2 per le Aziende
Offerte
- - English
  - Deutsch
  - Français
  - Português
  - Español
Lascia una recensione
Unisciti o Accedi

Cerca Software e Servizi

Scegli una lingua

English
Deutsch
Français
Português
Español

Home
...
Piattaforme di Data Science e Machine Learning
Azure Machine Learning Studio
Palantir Foundry
Azure Machine Learning Studio-vs-Palantir Foundry

Confronta Azure Machine Learning e Palantir Foundry

Salva

Accedi al tuo account
per salvare confronti,
prodotti e altro.

Prodotti in evidenza

Sponsorizzato

Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.

Astro by Astronomer

4.5/5

(136)

Visita il Sito Web

Sponsorizzato

Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.

Alteryx

4.6/5

(664)

Visita il Sito Web

Sponsorizzato

Stai vedendo questo annuncio in base alla rilevanza del prodotto per questa pagina. Il contenuto sponsorizzato non riceve un trattamento preferenziale in nessuna delle valutazioni di G2.

ILUM

4.9/5

(24)

Visita il Sito Web

In Sintesi
Prezzi
Valutazioni
Caratteristiche
Recensioni
Alternative
Discussioni

Aggiungi Prodotto

Azure Machine Learning

(88)

4.3 su 5

Azure Machine Learning

A Colpo d'Occhio

Valutazione a Stelle

(88)4.3 su 5

(12)4.1 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (38.8% delle recensioni)

Piccola Impresa (41.7% delle recensioni)

Pros & Cons

Ease of Use (6) Efficiency (5) Learning Curve (4) UX Improvement (3)

Dati insufficienti

Prezzo di Ingresso

Nessun prezzo disponibile

Azure Machine Learning

Valutazione a Stelle

(88)4.3 su 5

Segmenti di Mercato

Impresa (38.8% delle recensioni)

Pros & Cons

Ease of Use (6) Efficiency (5) Learning Curve (4) UX Improvement (3)

Prezzo di Ingresso

Nessun prezzo disponibile

Scopri di più su Azure Machine Learning

Palantir Foundry

Valutazione a Stelle

(12)4.1 su 5

Segmenti di Mercato

Piccola Impresa (41.7% delle recensioni)

Pros & Cons

Dati insufficienti

Prezzo di Ingresso

Nessun prezzo disponibile

Scopri di più su Palantir Foundry

Riassunto

Riassunto Generato dall'IA

Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.

Gli utenti segnalano che Azure Machine Learning eccelle in Facilità d'Uso con un punteggio di 8.6, mentre Palantir Foundry è indietro con 7.2. I revisori menzionano che l'interfaccia intuitiva di Azure e la documentazione completa rendono più facile per i team iniziare rapidamente.
I revisori menzionano che Azure Machine Learning offre una Qualità del Supporto superiore con un punteggio di 8.6 rispetto al 7.8 di Palantir Foundry. Gli utenti su G2 apprezzano il servizio clienti reattivo di Azure e le risorse comunitarie estese, che aiutano a risolvere i problemi in modo più efficiente.
Gli utenti dicono che Azure Machine Learning brilla in Scalabilità, con un punteggio di 8.9, mentre Palantir Foundry ottiene 9.2. Tuttavia, i revisori menzionano che le capacità di servizio gestito di Azure consentono una scalabilità senza soluzione di continuità dei modelli di machine learning, rendendolo un forte contendente per le applicazioni a livello aziendale.
I revisori menzionano che le funzionalità di Ingestione e Manipolazione dei Dati di Azure Machine Learning ottengono un punteggio di 8.7, indicando una capacità robusta di gestire fonti di dati diversificate. Al contrario, le funzionalità di gestione dei dati di Palantir Foundry sono notate come meno flessibili, il che può ostacolare i processi di preparazione dei dati.
Gli utenti segnalano che Azure Machine Learning fornisce un'esperienza di Allenamento del Modello più completa con un punteggio di 8.7, mentre Palantir Foundry ottiene 8.8. I revisori evidenziano gli algoritmi pre-costruiti di Azure e l'interfaccia di allenamento del modello user-friendly come vantaggi chiave.
Gli utenti di G2 menzionano che le opzioni di Distribuzione di Azure Machine Learning sono altamente valutate a 8.8, rendendo più facile implementare i modelli in produzione. Al contrario, le capacità di distribuzione di Palantir Foundry, sebbene efficaci, sono percepite come più complesse, il che può portare a tempi di implementazione più lunghi.

Azure Machine Learning vs Palantir Foundry

I revisori hanno ritenuto che Azure Machine Learning soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Palantir Foundry.
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 Palantir Foundry.

Prezzi

Prezzo di Ingresso

Azure Machine Learning

Nessun prezzo disponibile

Palantir Foundry

Nessun prezzo disponibile

Prova Gratuita

Azure Machine Learning

Nessuna informazione sulla prova disponibile

Palantir Foundry

Nessuna informazione sulla prova disponibile

Valutazioni

Soddisfa i requisiti

8.5

7.8

Facilità d'uso

8.5

7.2

Facilità di installazione

8.3

Dati insufficienti

Facilità di amministrazione

8.3

Dati insufficienti

Qualità del supporto

8.6

7.8

the product è stato un buon partner negli affari?

8.6

Dati insufficienti

Direzione del prodotto (% positivo)

9.0

6.8

Caratteristiche per Categoria

Preparazione dei datiNascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche

Dati insufficienti

7.1

Accesso alla fonte dei dati

Ampiezza delle fonti di dati

Dati insufficienti

7.8(vinto per default)

Facilità di connettività dei dati

Dati insufficienti

6.7(vinto per default)

Connettività API

Dati insufficienti

6.4(vinto per default)

Interazione dei dati

Profilazione e classificazione

Dati insufficienti

7.2(vinto per default)

Gestione dei Metadati

Dati insufficienti

6.9(vinto per default)

Modellazione dei dati

Dati insufficienti

6.9(vinto per default)

Unione dei dati

Dati insufficienti

6.9(vinto per default)

Fusione dei dati

Dati insufficienti

6.9(vinto per default)

Qualità dei dati e pulizia

Dati insufficienti

7.2(vinto per default)

Condivisione dei dati

Dati insufficienti

6.9(vinto per default)

Governance dei dati

Dati insufficienti

7.5(vinto per default)

Esportazione dei dati

Ampiezza delle Integrazioni

Dati insufficienti

6.9(vinto per default)

Facilità di integrazioni

Dati insufficienti

7.5(vinto per default)

Flussi di lavoro dei dati

Dati insufficienti

7.2(vinto per default)

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

Piattaforme MLOpsNascondi 22 CaratteristicheMostra 22 Caratteristiche

Dati insufficienti

Distribuzione

Flessibilità linguistica

Dati insufficienti

Flessibilità del Framework

Dati insufficienti

Versionamento

Dati insufficienti

Facilità di distribuzione

Dati insufficienti

Scalabilità

Dati insufficienti

Distribuzione

Flessibilità linguistica

Dati insufficienti

Flessibilità del Framework

Dati insufficienti

Versionamento

Dati insufficienti

Facilità di distribuzione

Dati insufficienti

Scalabilità

Dati insufficienti

Gestione

Catalogazione

Dati insufficienti

Monitoraggio

Dati insufficienti

Governare

Dati insufficienti

Registro Modelli

Dati insufficienti

Operazioni

Metriche

Dati insufficienti

Gestione delle infrastrutture

Dati insufficienti

Collaborazione

Dati insufficienti

Gestione

Catalogazione

Dati insufficienti

Monitoraggio

Dati insufficienti

Governare

Dati insufficienti

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche

8.4

Dati insufficienti

Sistema

Ingestione e Manipolazione dei Dati

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Sviluppo del Modello

Supporto Linguistico

8.6(vinto per default)

Dati insufficienti

Trascina e Rilascia

8.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Algoritmi Pre-Costruiti

8.3(vinto per default)

Dati insufficienti

Addestramento del modello

8.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Sviluppo del modello

Ingegneria delle caratteristiche

8.4(vinto per default)

Dati insufficienti

Servizi di Machine/Deep Learning

Visione artificiale

8.1(vinto per default)

Dati insufficienti

Elaborazione del Linguaggio Naturale

7.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Generazione del Linguaggio Naturale

7.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Reti Neurali Artificiali

8.2(vinto per default)

Dati insufficienti

Servizi di Machine/Deep Learning

Comprensione del linguaggio naturale

8.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Apprendimento Profondo

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Distribuzione

Servizio gestito

8.8(vinto per default)

Dati insufficienti

Applicazione

8.7(vinto per default)

Dati insufficienti

Scalabilità

8.9(vinto per default)

Dati insufficienti

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

8.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

8.2(vinto per default)

Dati insufficienti

Testo-a-Immagine AI

7.5(vinto per default)

Dati insufficienti

Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico

Esecuzione autonoma dei compiti

Dati insufficienti

Pianificazione a più fasi

Dati insufficienti

Integrazione tra sistemi

Dati insufficienti

Apprendimento Adattivo

Dati insufficienti

Interazione in Linguaggio Naturale

Dati insufficienti

Assistenza Proattiva

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Dati insufficienti

Tessuto DatiNascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche

Dati insufficienti

Gestione dei dati

Integrazione dei dati

Dati insufficienti

Scoperta dei dati

Dati insufficienti

Multi - Piattaforma

Dati insufficienti

Metadati

Dati insufficienti

Analitica

Analisi dei dati

Dati insufficienti

Sicurezza

Conformità

Dati insufficienti

Governance

Dati insufficienti

Protezione dei dati

Dati insufficienti

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

AI agentico - Tessuto di dati

Esecuzione autonoma dei compiti

Dati insufficienti

Pianificazione a più fasi

Dati insufficienti

Integrazione tra sistemi

Dati insufficienti

Apprendimento Adattivo

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Dati insufficienti

iPaaSNascondi 21 CaratteristicheMostra 21 Caratteristiche

Dati insufficienti

Sviluppo

Integrazione in tempo reale

Dati insufficienti

Progettista API

Dati insufficienti

Progettista di Flussi

Dati insufficienti

Connettori Pre-Costruiti

Dati insufficienti

Connettori personalizzati

Dati insufficienti

Connettori riutilizzabili

Dati insufficienti

Architettura multi-tenant

Dati insufficienti

Gestione

Monitoraggio e Notifica

Dati insufficienti

Instradamento e orchestrazione

Dati insufficienti

Mappatura dei dati

Dati insufficienti

Trasformazione dei dati

Dati insufficienti

Gestione delle API

Dati insufficienti

Sicurezza

Crittografia dei dati

Dati insufficienti

Standard di Sicurezza

Dati insufficienti

Protocollo di Comunicazione

Dati insufficienti

Opzioni di Integrazione

Virtualizzazione dei dati

Dati insufficienti

Trasferimenti di File Gestiti

Dati insufficienti

Elaborazione dei Big Data

Dati insufficienti

EDI

Dati insufficienti

Distribuzione

Ibrido

Dati insufficienti

Nuvola a Nuvola

Dati insufficienti

Gestione dei Dati Master (MDM)Nascondi 10 CaratteristicheMostra 10 Caratteristiche

Dati insufficienti

Gestione

Gestione della gerarchia

Dati insufficienti

Gestione dei Dati di Riferimento

Dati insufficienti

Tracciabilità dei dati

Dati insufficienti

Gestione dei Metadati

Dati insufficienti

Funzionalità

Multi-Dominio

Dati insufficienti

Abbina e Unisci

Dati insufficienti

Mappatura delle relazioni

Dati insufficienti

Interfaccia utente

Dati insufficienti

Sicurezza

Governance dei dati

Dati insufficienti

Mascheramento dei dati

Dati insufficienti

Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche

Dati insufficienti

Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa

Alta Disponibilità AI

Dati insufficienti

Scalabilità dell'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale

Dati insufficienti

Velocità di inferenza dell'IA

Dati insufficienti

Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa

Costo dell'AI per chiamata API

Dati insufficienti

Flessibilità nell'allocazione delle risorse AI

Dati insufficienti

Efficienza Energetica dell'IA

Dati insufficienti

Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa

Supporto multi-cloud AI

Dati insufficienti

Integrazione della pipeline di dati AI

Dati insufficienti

Supporto e Flessibilità dell'API AI

Dati insufficienti

Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa

Conformità normativa e GDPR per l'IA

Dati insufficienti

Controllo degli accessi basato sui ruoli AI

Dati insufficienti

Crittografia dei dati AI

Dati insufficienti

Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa

Qualità della documentazione AI

Dati insufficienti

Attività della Comunità AI

Dati insufficienti

Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche

Dati insufficienti

Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Strumenti di Ottimizzazione dei Prompt

Dati insufficienti

Libreria di Modelli

Dati insufficienti

Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Supporto per l'elaborazione batch

Dati insufficienti

Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Dashboard di Confronto Modelli

Dati insufficienti

Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Interfaccia di messa a punto

Dati insufficienti

Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Integrazioni SDK e API

Dati insufficienti

Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Distribuzione con un clic

Dati insufficienti

Gestione della Scalabilità

Dati insufficienti

Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Regole di Moderazione dei Contenuti

Dati insufficienti

Controllore di Conformità alle Politiche

Dati insufficienti

Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Avvisi di Rilevamento Deriva

Dati insufficienti

Metriche di Prestazioni in Tempo Reale

Dati insufficienti

Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Strumenti di crittografia dei dati

Dati insufficienti

Gestione del Controllo degli Accessi

Dati insufficienti

Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Ottimizzazione dell'instradamento delle richieste

Dati insufficienti

Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche

Dati insufficienti

Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

Profilazione automatica dei dati e valutazione della qualità

Dati insufficienti

Supporto per connettori multi-sorgente

Dati insufficienti

Rilevamento del cambiamento / Deriva dello schema

Dati insufficienti

Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

Algoritmo Guidato & Raccomandazione di Iperparametri

Dati insufficienti

Estensibilità del Codice

Dati insufficienti

Ingegneria delle Caratteristiche Automatizzata

Dati insufficienti

Analisi PredittivaNascondi 11 CaratteristicheMostra 11 Caratteristiche

Dati insufficienti

Strumento Statistico

Scripting

Dati insufficienti

Estrazione dei dati

Dati insufficienti

Algoritmi

Dati insufficienti

Analisi dei dati

Analisi

Dati insufficienti

Interazione dei dati

Dati insufficienti

Prendere decisioni

Modellazione

Dati insufficienti

Visualizzazioni dei dati

Dati insufficienti

Generazione del rapporto

Dati insufficienti

Unificazione dei dati

Dati insufficienti

Intelligenza Artificiale Generativa

Generazione di Testo AI

Dati insufficienti

Riassunto del testo AI

Dati insufficienti

Categorie

Categorie condivise

Azure Machine Learning

Palantir Foundry

Azure Machine Learning e Palantir Foundry 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

Palantir Foundry è categorizzato comePreparazione dei dati, Analisi Predittiva, Gestione dei Dati Master (MDM), Tessuto Dati, Piattaforme di Integrazione dei Big Data, e iPaaS

Recensioni

Dimensione dell'Azienda dei Recensori

Azure Machine Learning

Piccola impresa(50 o meno dip.)

35.3%

Mid-Market(51-1000 dip.)

25.9%

Enterprise(> 1000 dip.)

38.8%

Palantir Foundry

Piccola impresa(50 o meno dip.)

41.7%

Mid-Market(51-1000 dip.)

16.7%

Enterprise(> 1000 dip.)

41.7%

Piccola impresa

(50 o meno dip.)

35.3%

41.7%

Mid-Market

(51-1000 dip.)

25.9%

16.7%

Enterprise

(> 1000 dip.)

38.8%

41.7%

Settore dei Recensori

Azure Machine Learning

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%

Palantir Foundry

Tecnologia dell'informazione e servizi

25.0%

Software per computer

16.7%

Prodotti farmaceutici

8.3%

Servizi Informativi

8.3%

Amministrazione governativa

8.3%

Altro

33.3%

Alternative

Alternative a Azure Machine Learning

Alternative a Palantir Foundry

Alteryx

Snowflake

SAS Viya

Databricks Data Intelligence Platform

Discussioni

Discussioni su Azure Machine Learning

A cosa serve Azure Machine Learning Studio?

1 Commento

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

Vedi tutte le discussioni

Discussioni su Palantir Foundry

Palantir Foundry non ha discussioni con risposte

Vedi tutte le discussioni

Fai una domanda a Azure Machine Learning Studio Contatta Azure Machine Learning Studio

Fai una domanda a Palantir Foundry Contatta Palantir Foundry

Categorie in Evidenza

Software di automazione demo
Software di valutazione del talento
Software da Acquisto a Pagamento
Software di gestione della comunità online

In Sintesi
Prezzi
Valutazioni
Caratteristiche
Recensioni
Alternative
Discussioni

Aggiungi Prodotto

Azure Machine Learning

Palantir Foundry

Questa pagina è stata tradotta utilizzando l'IA

Offerte G2
TechBlend
Centro di apprendimento
Recensioni software
Aggiungi il tuo prodotto/servizio
Centro di ricerca
Agenda di ricerca
Confronta software
Glossario tecnologico
Migliori aziende software
Informazioni sul Venditore
Pagina Informativa AI/LLM

Categorie principali

Software di chatbot AI
Software CRM
Software di gestione progetti
Software di gestione delle spese
Software per videoconferenze
Software di backup online
Piattaforme di e-commerce
Software di contabilità
Sistemi ERP
Software di automazione del marketing
Tutte le categorie

Azienda

Informazioni
Portale di supporto clienti
G2 Gives
Carriere
Team
Notizie
Contatto
G2
100 S Wacker Dr
STE 600
Chicago, IL 60606

Politiche

Linee guida della comunità
Metodologie di punteggio G2
Termini di utilizzo
Informativa sulla privacy
Le tue scelte sulla privacy
Legale
Fiducia e Sicurezza
Preferenze sui cookie

Cerchi approfondimenti sul software?

Con oltre 3 milioni di recensioni, possiamo fornire i dettagli specifici che ti aiutano a prendere una decisione informata sull'acquisto di software per la tua azienda. Trovare il prodotto giusto è importante, lasciaci aiutarti.

Hai già un account? Accedi

o continua con

Google

Procedendo, accetti i nostri Termini di utilizzo e Informativa sulla privacy

Confronta Azure Machine Learning e Palantir Foundry Opzioni di condivisione sociale

Azure Machine Learning vs Palantir Foundry

Categorie in Evidenza

Confronta Azure Machine Learning e Palantir Foundry