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Azure Machine Learning
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Sfoglia tutti i piani tariffari 3Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Azure Machine Learning offre un'integrazione robusta con altri servizi Microsoft, il che è vantaggioso per le imprese che già utilizzano l'ecosistema Microsoft, mentre SuperAnnotate brilla per la sua interfaccia user-friendly e gli strumenti di annotazione intuitivi, rendendolo un favorito tra le piccole imprese.
- I recensori menzionano che Azure Machine Learning ha una curva di apprendimento più ripida, in particolare quando si utilizzano funzionalità avanzate come il machine learning automatizzato, mentre SuperAnnotate è elogiato per la sua facilità d'uso, specialmente con funzionalità come l'annotazione collaborativa e il feedback in tempo reale.
- Gli utenti di G2 evidenziano che il supporto di Azure Machine Learning è affidabile ma a volte può essere lento, mentre gli utenti di SuperAnnotate esaltano la qualità del supporto, notando tempi di risposta rapidi e risorse utili che migliorano la loro esperienza.
- Gli utenti su G2 riportano che Azure Machine Learning soddisfa bene i requisiti, in particolare per progetti complessi a livello aziendale, ma SuperAnnotate eccelle nel soddisfare le esigenze delle piccole imprese con la sua flessibilità nei prezzi e la prova gratuita, permettendo agli utenti di testare le funzionalità prima di impegnarsi.
- I recensori dicono che il processo di configurazione di Azure Machine Learning può essere complicato, specialmente per coloro che non hanno familiarità con i servizi cloud, mentre SuperAnnotate è noto per la sua configurazione semplice, permettendo agli utenti di iniziare rapidamente con il minimo sforzo.
- Gli utenti menzionano che mentre Azure Machine Learning ha una solida direzione del prodotto, l'impegno di SuperAnnotate per il miglioramento continuo e il feedback degli utenti è evidente, con aggiornamenti frequenti che migliorano la funzionalità e l'esperienza utente.
Azure Machine Learning vs SuperAnnotate
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato SuperAnnotate più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con SuperAnnotate in generale.
- I revisori hanno ritenuto che SuperAnnotate 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 SuperAnnotate sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di SuperAnnotate rispetto a Azure Machine Learning.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileSuperAnnotate
Pro
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Get ready to scale your most sophisticated AI projects and MLOps needs
- Fully customizable multimodal editor
- Image, video, text, and audio editors
- Data curation and exploration
Prova Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileSuperAnnotate
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
9.6
113
Facilità d'uso
8.5
80
9.6
118
Facilità di installazione
8.3
57
9.6
78
Facilità di amministrazione
8.3
49
9.6
46
Qualità del supporto
8.6
74
9.7
115
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
9.7
47
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
9.5
99
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
9.8
10
Dati insufficienti
9.2
11
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.7
10
Dati insufficienti
9.5
10
Distribuzione
Dati insufficienti
9.4
11
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
9.5
10
Dati insufficienti
9.4
11
Dati insufficienti
9.3
12
Gestione
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.0
10
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.6
8
Operazioni
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
9.2
8
Dati insufficienti
9.2
8
Gestione
Dati insufficienti
9.6
8
Dati insufficienti
9.4
8
Dati insufficienti
9.3
7
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
Qualità
Dati insufficienti
9.7
76
Dati insufficienti
9.6
74
Dati insufficienti
9.7
74
Dati insufficienti
9.7
68
Automazione
Dati insufficienti
9.3
57
Dati insufficienti
9.5
47
Annotazione dell'immagine
Dati insufficienti
9.3
70
Dati insufficienti
9.4
67
Dati insufficienti
9.3
59
Dati insufficienti
9.5
61
Annotazione del linguaggio naturale
Dati insufficienti
9.3
46
Dati insufficienti
9.2
39
Dati insufficienti
9.6
43
Annotazione del discorso
Dati insufficienti
9.2
40
Dati insufficienti
9.0
38
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
9.5
13
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.6
13
Dati insufficienti
9.6
13
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
12
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.6
13
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.5
13
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
13
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
9.4
13
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.5
13
Dati insufficienti
9.6
12
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
12
Dati insufficienti
9.5
11
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.5
11
Dati insufficienti
9.4
11
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
12
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 SuperAnnotate sono categorizzati comePiattaforme MLOps e Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Categorie uniche
Azure Machine Learning è categorizzato comePiattaforme di Data Science e Machine Learning, Infrastruttura di AI Generativa, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
SuperAnnotate è categorizzato comeEtichettatura dei dati
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Machine Learning
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
SuperAnnotate
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%
Tecnologia dell'informazione e servizi
22.6%
Software per computer
16.4%
Ricerca
6.9%
Istruzione Superiore
5.0%
Salute, Benessere e Fitness
3.8%
Altro
45.3%
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
What is SuperAnnotate?
1 Commento
MM
SuperAnnotate è una piattaforma completa per annotare, versionare e gestire i dati di verità a terra per la tua IA.Leggi di più
What is your experience with SuperAnnotate for data annotation, and what would you like to see improved?
1 Commento
ST
Sono stato invitato a testare le mie competenze per alcuni progetti con Superannotate nell'ultimo anno o giù di lì, ognuno dei quali ha portato la...Leggi di più
SuperAnnotate non ha più discussioni con risposte
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