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Azure Machine Learning
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Scopri di più su TrueFoundryRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Azure Machine Learning eccelle nella sua Scalabilità dell'Addestramento dei Modelli AI con un punteggio di 8.3, permettendo una gestione efficiente di grandi set di dati, mentre il punteggio di TrueFoundry di 7.5 indica che potrebbe avere difficoltà con compiti di addestramento di modelli più grandi.
- I revisori menzionano che Azure Machine Learning offre una Qualità del Supporto superiore con un punteggio di 8.6 rispetto all'impressionante 9.7 di TrueFoundry, evidenziando che il team di supporto di TrueFoundry è spesso elogiato per la loro reattività e disponibilità.
- Gli utenti di G2 notano che la Facilità di Configurazione di Azure Machine Learning è valutata a 8.4, che alcuni trovano leggermente impegnativa, mentre TrueFoundry brilla con un punteggio di 9.0, rendendo più facile per gli utenti iniziare rapidamente.
- Gli utenti su G2 evidenziano che Azure Machine Learning fornisce una robusta funzionalità di Supporto Linguistico con un punteggio di 8.9, mentre TrueFoundry eguaglia questo con un punteggio di 8.9, indicando che entrambe le piattaforme sono ben attrezzate per esigenze di programmazione diversificate.
- I revisori menzionano che la Scalabilità di Azure Machine Learning è valutata a 9.3, rendendola una scelta forte per le imprese che necessitano di scalare le loro operazioni, mentre il punteggio di TrueFoundry di 9.2 mostra che anche essa si comporta bene ma potrebbe non eguagliare le capacità di Azure in ambienti più grandi.
- Gli utenti dicono che la funzionalità di Drag and Drop di Azure Machine Learning è valutata a 8.7, che è user-friendly, mentre il punteggio di TrueFoundry di 7.3 indica che le sue funzionalità di drag-and-drop potrebbero non essere così intuitive, portando a una curva di apprendimento più ripida per i nuovi utenti.
Azure Machine Learning vs TrueFoundry
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato TrueFoundry più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con TrueFoundry in generale.
- I revisori hanno ritenuto che TrueFoundry 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 TrueFoundry sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di TrueFoundry rispetto a Azure Machine Learning.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileTrueFoundry
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileTrueFoundry
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
8.7
52
Facilità d'uso
8.5
80
8.9
52
Facilità di installazione
8.3
57
9.0
37
Facilità di amministrazione
8.3
49
9.0
10
Qualità del supporto
8.6
74
9.6
51
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
9.7
11
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
9.8
52
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.8
29
Dati insufficienti
8.8
28
Dati insufficienti
8.9
31
Dati insufficienti
9.1
32
Dati insufficienti
9.2
32
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
31
Dati insufficienti
8.4
31
Dati insufficienti
8.8
32
Dati insufficienti
9.1
32
Dati insufficienti
9.2
32
Gestione
Dati insufficienti
8.7
30
Dati insufficienti
8.2
31
Dati insufficienti
7.9
30
Dati insufficienti
8.5
29
Operazioni
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.9
29
Dati insufficienti
7.8
28
Gestione
Dati insufficienti
8.3
31
Dati insufficienti
7.9
32
Dati insufficienti
8.0
31
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
7.5
23
Dati insufficienti
7.5
23
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.4
56
8.3
23
Sistema
8.6
22
8.5
16
Sviluppo del Modello
8.6
51
9.1
20
8.9
54
7.5
19
8.3
53
8.0
17
8.7
52
7.6
18
Sviluppo del modello
8.4
21
7.4
17
Servizi di Machine/Deep Learning
8.1
45
7.5
14
7.9
45
7.4
13
7.8
38
8.3
12
8.2
42
8.5
13
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
21
Funzionalità non disponibile
8.5
21
8.9
12
Distribuzione
8.8
50
8.8
15
8.7
51
8.6
13
8.9
51
9.4
17
Intelligenza Artificiale Generativa
8.5
10
8.1
8
8.2
10
8.6
7
7.5
10
8.3
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
8.4
11
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
10
Dati insufficienti
8.3
10
Dati insufficienti
8.3
10
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
8.6
11
Dati insufficienti
8.3
10
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.7
10
Dati insufficienti
7.9
8
Dati insufficienti
8.8
10
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
10
Dati insufficienti
8.2
11
Dati insufficienti
7.7
10
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.8
11
Dati insufficienti
8.7
10
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
Funzionalità non disponibile
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
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
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 TrueFoundry sono categorizzati comePiattaforme MLOps, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Piattaforme di Data Science e Machine Learning, e Infrastruttura di AI Generativa
Categorie uniche
Azure Machine Learning è categorizzato comePiattaforme di Machine Learning a Basso Codice
TrueFoundry 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.)
TrueFoundry
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
28.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
15.4%
Giochi per computer
11.5%
Intrattenimento
9.6%
Servizi Finanziari
5.8%
Altro
28.8%
Alternative
Discussioni
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1 Commento
AR
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