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Confronta Azure Machine Learning e Weights & Biases 
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Azure Machine Learning
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Scopri di più su Azure Machine LearningWeights & Biases
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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 eccelle nelle sue capacità di Servizio Gestito, ottenendo un punteggio di 8.8, che consente un'integrazione e una gestione senza soluzione di continuità dei flussi di lavoro di machine learning. Al contrario, Weights & Biases ottiene anch'esso un punteggio di 8.8 ma è noto per le sue caratteristiche di Applicazione, che offrono un'interfaccia più user-friendly per le piccole imprese.
- I revisori menzionano che la Scalabilità di Azure Machine Learning è valutata a 8.3, che è adeguata per applicazioni a livello aziendale, ma gli utenti su G2 evidenziano che Weights & Biases brilla con un punteggio più alto di 9.2, rendendolo più adatto per progetti che richiedono una rapida scalabilità.
- Gli utenti di G2 indicano che la Qualità del Supporto di Azure Machine Learning è valutata a 8.6, che è lodevole, ma i revisori menzionano che Weights & Biases offre un supporto superiore con un punteggio di 9.1, sottolineando la loro reattività e disponibilità nel risolvere i problemi.
- Gli utenti dicono che Azure Machine Learning fornisce una solida funzionalità di Registro Modelli con un punteggio di 8.5, che è essenziale per gestire le versioni dei modelli. Tuttavia, Weights & Biases, con un punteggio leggermente inferiore di 8.3, è comunque apprezzato per la sua facilità d'uso nel catalogare e monitorare i modelli.
- I revisori menzionano che la Facilità di Configurazione di Azure Machine Learning è valutata a 8.4, che alcuni trovano leggermente impegnativa, mentre gli utenti su G2 riportano che Weights & Biases offre un processo di configurazione più intuitivo con un punteggio di 9.1, rendendolo più accessibile per i nuovi arrivati.
- Gli utenti segnalano che il Supporto Linguistico di Azure Machine Learning è valutato a 8.9, che è vantaggioso per esigenze di programmazione diversificate, ma i revisori menzionano che Weights & Biases fornisce anche un supporto robusto con un punteggio di 8.6, in particolare per gli utenti Python, aumentando il suo fascino nella comunità della data science.
Azure Machine Learning vs Weights & Biases
- I revisori hanno ritenuto che Weights & Biases 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 Weights & Biases 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 Weights & Biases.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileWeights & Biases
Personal
Gratuito
1 User Al mese
Weights & Biases is free for personal projects.
- Unlimited Experiments
- Unlimited Tracked Hours
- 100 GB storage and artifacts tracking
Prova Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileWeights & Biases
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
9.0
37
Facilità d'uso
8.5
80
8.9
37
Facilità di installazione
8.3
57
9.0
24
Facilità di amministrazione
8.3
49
Dati insufficienti
Qualità del supporto
8.6
74
9.2
28
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
Dati insufficienti
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
8.4
36
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
8.5
26
Dati insufficienti
8.7
27
Dati insufficienti
8.3
27
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
26
Dati insufficienti
8.6
27
Dati insufficienti
8.5
25
Dati insufficienti
8.3
27
Dati insufficienti
8.2
27
Gestione
Dati insufficienti
8.6
26
Dati insufficienti
9.3
28
Dati insufficienti
7.7
25
Dati insufficienti
8.4
24
Operazioni
Dati insufficienti
8.9
28
Dati insufficienti
7.7
25
Dati insufficienti
8.5
28
Gestione
Dati insufficienti
8.3
26
Dati insufficienti
9.3
28
Dati insufficienti
7.6
23
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
5.6
9
Dati insufficienti
5.9
9
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
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 Weights & Biases 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
Weights & Biases 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.)
Weights & Biases
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%
Ricerca
31.0%
Software per computer
28.6%
Biotecnologia
9.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
4.8%
Elettronica di consumo
4.8%
Altro
21.4%
Discussioni
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1 Commento
AR
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