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Azure Machine Learning
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Scopri di più su TensorFlowRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che TensorFlow eccelle nel Training del Modello con un punteggio di 9.3, evidenziando le sue robuste capacità per le applicazioni di deep learning, mentre Azure Machine Learning ottiene un punteggio di 8.7, indicando che potrebbe non essere altrettanto potente in quest'area.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning offre una superiore Facilità d'Uso con un punteggio di 8.6 rispetto al 7.6 di TensorFlow, rendendolo più accessibile per i principianti e per coloro che cercano un'interfaccia user-friendly.
- Gli utenti di G2 notano che TensorFlow brilla in Scalabilità con un punteggio di 9.1, cruciale per progetti di machine learning su larga scala, mentre Azure Machine Learning ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8.9, suggerendo che potrebbe affrontare sfide nella gestione di carichi di lavoro estesi.
- Gli utenti su G2 evidenziano che Azure Machine Learning fornisce una migliore funzionalità di Drag and Drop con un punteggio di 8.7, rendendo più facile per gli utenti costruire modelli visivamente, mentre il punteggio di TensorFlow di 7.8 indica un'esperienza meno intuitiva in questo ambito.
- I revisori menzionano che il punteggio di Algoritmi Pre-Costruiti di TensorFlow di 8.6 è un punto di forza, ma il punteggio di Azure Machine Learning di 8.3 mostra che offre comunque una selezione decente, sebbene non così estesa come le offerte di TensorFlow.
- Gli utenti dicono che il punteggio di Servizio Gestito di Azure Machine Learning di 8.8 riflette il suo forte supporto per i deployment basati su cloud, mentre il punteggio di TensorFlow di 8.4 suggerisce che potrebbe non essere altrettanto ottimizzato per i servizi gestiti, il che potrebbe influire sulla facilità di deployment.
Azure Machine Learning vs TensorFlow
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Azure Machine Learning più facile da usare e amministrare. I revisori hanno anche ritenuto che Azure Machine Learning fosse più facile per fare affari in generale. Tuttavia, i revisori hanno ritenuto che i prodotti siano ugualmente facili da configurare.
- I revisori hanno ritenuto che TensorFlow 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 TensorFlow sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di TensorFlow rispetto a Azure Machine Learning.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileTensorFlow
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileTensorFlow
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
9.2
117
Facilità d'uso
8.5
80
8.0
120
Facilità di installazione
8.3
57
8.3
98
Facilità di amministrazione
8.3
49
7.9
39
Qualità del supporto
8.6
74
8.7
104
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
8.3
36
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
9.3
115
Caratteristiche per Categoria
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
8.4
102
Sistema
8.6
22
8.6
70
Sviluppo del Modello
8.6
51
8.9
96
8.9
54
7.2
82
8.3
53
8.8
96
8.7
52
9.2
95
Sviluppo del modello
8.4
21
9.0
69
Servizi di Machine/Deep Learning
8.1
45
9.1
93
7.9
45
9.0
88
7.8
38
8.8
86
8.2
42
9.4
95
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
21
8.7
64
8.5
21
9.2
67
Distribuzione
8.8
50
8.5
80
8.7
51
8.7
89
8.9
51
9.0
89
Intelligenza Artificiale Generativa
8.5
10
8.0
11
8.2
10
7.7
11
7.5
10
8.0
11
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
7.3
5
Dati insufficienti
7.3
5
Dati insufficienti
8.0
5
Dati insufficienti
8.7
5
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
7.0
5
Dati insufficienti
7.7
5
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 TensorFlow 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
TensorFlow 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.)
TensorFlow
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
27.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
20.2%
Ricerca
7.8%
Sicurezza Informatica e di Rete
4.7%
Gestione dell'Istruzione
3.1%
Altro
36.4%
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
Cos'è TensorFlow e perché viene utilizzato?
2 Commenti
PS
TensorFlow è una libreria open-source che ti permette di generare vari modelli AI/ML/DL.Leggi di più
TensorFlow non ha più discussioni con risposte
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