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Impresa (56.4% delle recensioni)
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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 Model Manager
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Scopri di più su SAS Model ManagerRiassunto
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 8.3, rendendo più facile per i team iniziare rapidamente rispetto a SAS Model Manager, che ha un punteggio inferiore di 8.1. I revisori menzionano che il processo di configurazione semplificato di Azure riduce significativamente il tempo per la produzione.
- I revisori menzionano che SAS Model Manager brilla in Formazione del Modello con un punteggio di 8.8, che è superiore al punteggio di Azure di 8.7. Gli utenti apprezzano le robuste capacità di formazione e la varietà di algoritmi pre-costruiti disponibili in SAS, consentendo uno sviluppo del modello più efficiente.
- Gli utenti di G2 evidenziano la superiore Scalabilità di Azure Machine Learning con un punteggio di 8.3, che è alla pari con il punteggio di SAS Model Manager di 8.1. Tuttavia, gli utenti su G2 notano che l'infrastruttura di Azure è meglio adatta per gestire grandi set di dati e carichi di lavoro ad alto volume, rendendola una scelta preferita per applicazioni a livello aziendale.
- Gli utenti dicono che entrambe le piattaforme offrono forti capacità di Monitoraggio, con un punteggio di 8.9 ciascuna. Tuttavia, i revisori menzionano che Azure fornisce metriche di prestazione in tempo reale più complete, che sono cruciali per mantenere l'accuratezza e le prestazioni del modello nel tempo.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning ha un supporto Lingua più flessibile con un punteggio di 8.9 rispetto al punteggio di SAS Model Manager di 8.6. Gli utenti apprezzano la possibilità di lavorare con più linguaggi di programmazione, il che migliora la collaborazione tra data scientist con competenze diverse.
- Gli utenti segnalano che la funzione di Catalogazione di SAS Model Manager, con un punteggio di 7.8, è efficace per organizzare i modelli, ma l'approccio di Azure al Registro dei Modelli è più intuitivo, consentendo un controllo delle versioni e una gestione più facili dei modelli di machine learning, che è un vantaggio significativo per i team che gestiscono più progetti.
Azure Machine Learning vs SAS Model Manager
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 SAS Model Manager.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che SAS Model Manager sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di SAS Model Manager rispetto a Azure Machine Learning.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileSAS Model Manager
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileSAS Model Manager
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
8.3
12
Facilità d'uso
8.5
80
8.0
15
Facilità di installazione
8.3
57
6.7
11
Facilità di amministrazione
8.3
49
7.3
8
Qualità del supporto
8.6
74
8.8
12
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
7.9
8
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
9.1
13
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
7.7
5
Dati insufficienti
7.8
6
Dati insufficienti
7.8
6
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.3
6
Distribuzione
Dati insufficienti
7.2
6
Dati insufficienti
7.5
6
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
8.1
6
Dati insufficienti
8.1
6
Gestione
Dati insufficienti
7.8
6
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.3
6
Operazioni
Dati insufficienti
7.5
6
Dati insufficienti
7.8
6
Dati insufficienti
7.8
6
Gestione
Dati insufficienti
7.8
6
Dati insufficienti
8.9
6
Dati insufficienti
8.3
6
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
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
Apprendimento automaticoNascondi 4 CaratteristicheMostra 4 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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 SAS Model Manager 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
SAS Model Manager è categorizzato comeApprendimento automatico
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Machine Learning
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
SAS Model Manager
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%
Software per computer
61.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
5.5%
Bancario
5.5%
Sicurezza Pubblica
3.6%
Ingegneria Meccanica o Industriale
3.6%
Altro
20.0%
Alternative
Discussioni
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1 Commento
AR
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