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Confronta Azure Machine Learning e SAS Enterprise Miner 
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Azure Machine Learning
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(88)4.3 su 5
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Scopri di più su Azure Machine LearningSAS Enterprise Miner
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Scopri di più su SAS Enterprise MinerRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che SAS Enterprise Miner eccelle nelle sue capacità di Data Mining, con un punteggio di 8.3, mentre Azure Machine Learning offre un punteggio leggermente inferiore di 8.1 nello stesso ambito. I revisori menzionano che SAS fornisce strumenti robusti per l'analisi complessa dei dati, rendendolo una scelta preferita per le imprese focalizzate su approfondimenti dettagliati dei dati.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning brilla nel Supporto Linguistico, ottenendo un punteggio di 8.9 rispetto al 7.5 di SAS. Gli utenti su G2 apprezzano il supporto esteso di Azure per vari linguaggi di programmazione, che migliora la flessibilità per data scientist e sviluppatori che lavorano in ambienti diversi.
- Gli utenti dicono che SAS Enterprise Miner ha una forte reputazione per la Qualità del Supporto, con un punteggio di 8.2, mentre Azure Machine Learning lo supera leggermente con un punteggio di 8.6. I revisori evidenziano che il team di supporto di SAS è reattivo e competente, il che è cruciale per le imprese che richiedono assistenza tempestiva.
- Gli utenti di G2 segnalano che Azure Machine Learning offre una superiore Facilità d'Uso, con un punteggio di 8.6 rispetto al 7.7 di SAS. Gli utenti menzionano che l'interfaccia intuitiva di Azure e le funzionalità di drag-and-drop semplificano il processo di sviluppo del modello, rendendolo più accessibile per utenti con diversi livelli di competenza.
- I revisori menzionano che SAS Enterprise Miner fornisce eccellenti Algoritmi Predefiniti, con un punteggio di 8.8, mentre Azure Machine Learning ottiene un punteggio di 8.3. Gli utenti apprezzano la varietà e l'efficacia dei modelli predefiniti di SAS, che possono accelerare significativamente il processo analitico per progetti complessi.
- Gli utenti segnalano che Azure Machine Learning eccelle nella Scalabilità, con un punteggio di 9.2, rispetto all'8.6 di SAS. I revisori evidenziano la capacità di Azure di gestire grandi set di dati e scalare le operazioni senza problemi, rendendolo più adatto per organizzazioni che prevedono una rapida crescita o carichi di lavoro fluttuanti.
Azure Machine Learning vs SAS Enterprise Miner
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 SAS Enterprise Miner 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 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 SAS Enterprise Miner.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileSAS Enterprise Miner
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileSAS Enterprise Miner
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
8.7
168
Facilità d'uso
8.5
80
7.7
168
Facilità di installazione
8.3
57
7.7
48
Facilità di amministrazione
8.3
49
7.7
47
Qualità del supporto
8.6
74
8.2
151
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
8.3
47
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
7.4
159
Caratteristiche per Categoria
Amministrazione
Dati insufficienti
7.8
6
Dati insufficienti
7.2
6
Dati insufficienti
6.4
6
Capacità
Dati insufficienti
7.2
6
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
7.8
6
Dati insufficienti
7.5
6
Metodologia
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
8.3
6
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
6.7
6
Dati insufficienti
6.7
6
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
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.4
56
8.3
8
Sistema
8.6
22
8.1
8
Sviluppo del Modello
8.6
51
7.1
8
8.9
54
7.7
8
8.3
53
8.8
8
8.7
52
8.5
8
Sviluppo del modello
8.4
21
8.1
8
Servizi di Machine/Deep Learning
8.1
45
8.3
7
7.9
45
8.1
7
7.8
38
8.3
7
8.2
42
8.3
8
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
21
8.1
7
8.5
21
7.6
7
Distribuzione
8.8
50
8.6
7
8.7
51
8.8
7
8.9
51
9.0
7
Intelligenza Artificiale Generativa
8.5
10
8.6
7
8.2
10
8.6
7
7.5
10
8.8
7
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
Strumento Statistico
Dati insufficienti
8.1
86
Dati insufficienti
8.3
93
Dati insufficienti
8.0
89
Analisi dei dati
Dati insufficienti
9.1
103
Dati insufficienti
8.4
103
Prendere decisioni
Dati insufficienti
8.6
97
Dati insufficienti
7.2
103
Dati insufficienti
8.0
100
Dati insufficienti
7.8
17
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.4
7
Dati insufficienti
7.4
7
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Azure Machine Learning e SAS Enterprise Miner 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
SAS Enterprise Miner è categorizzato comeAnalisi Predittiva e Analisi Statistica
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Machine Learning
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
SAS Enterprise Miner
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
17.4%
Tecnologia dell'informazione e servizi
11.4%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
10.9%
Ricerca
7.6%
Amministrazione governativa
6.0%
Altro
46.7%
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
Che cos'è una piattaforma di analisi avanzata?
1 Commento
GS
L'analisi avanzata è l'esame autonomo o semi-autonomo di dati o contenuti utilizzando tecniche e strumenti sofisticati, tipicamente oltre quelli...Leggi di più
SAS Enterprise Miner non ha più discussioni con risposte
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