Top 10 Alternative e Competitor di Azure Machine Learning Studio

(88)4.3 su 5

Le soluzioni Piattaforme di Data Science e Machine Learning di seguito sono le alternative più comuni che gli utenti e i recensori confrontano con Azure Machine Learning. Piattaforme di Data Science e Machine Learning è una tecnologia ampiamente utilizzata e molte persone cercano soluzioni software produttivo, facile da usare con addestramento del modello, visione artificiale, e generazione del linguaggio naturale. Altri fattori importanti da considerare quando si ricercano alternative a Azure Machine Learning includono features. La migliore alternativa complessiva a Azure Machine Learning è Vertex AI. Altre app simili a Azure Machine Learning sono Dataiku, Amazon SageMaker, Altair AI Studio, e Alteryx. Azure Machine Learning alternative possono essere trovate in Piattaforme di Data Science e Machine Learning ma potrebbero anche essere in Software di infrastruttura AI generativa o Piattaforme di analisi.

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Migliori alternative a pagamento e gratuite a Azure Machine Learning

Vertex AI
Dataiku
Amazon SageMaker
Altair AI Studio
Alteryx
IBM Watson Studio
MATLAB
DataRobot

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Le migliori alternative a 10 a Azure Machine Learning recentemente recensite dalla comunità G2

Sfoglia le opzioni qui sotto. Basato sui dati dei recensori, puoi vedere come Azure Machine Learning si confronta con la concorrenza, controllare le recensioni degli utenti attuali e precedenti in settori come Tecnologia dell'informazione e servizi, Gestione dell'istruzione, e Ospedali e assistenza sanitaria, e trovare il miglior prodotto per la tua azienda.

Vertex AI

Di Google

4.3/5

(634)

Descrizione del Prodotto

Vertex AI è una piattaforma di machine learning (ML) gestita che ti aiuta a costruire, addestrare e distribuire modelli ML in modo più veloce e semplice. Include un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML, oltre a una varietà di strumenti e servizi per aiutarti in ogni fase del processo. Vertex AI Workbench è un IDE basato su cloud incluso con Vertex AI. Rende facile sviluppare e fare il debug del codice ML. Fornisce una varietà di funzionalità per aiutarti nel tuo flusso di lavoro ML, come il completamento del codice, il linting e il debug. Vertex AI e Vertex AI Workbench sono una combinazione potente che può aiutarti ad accelerare il tuo sviluppo ML. Con Vertex AI, puoi concentrarti sulla costruzione e l'addestramento dei tuoi modelli, mentre Vertex AI Workbench si occupa del resto. Questo ti libera per essere più produttivo e creativo, e ti aiuta a portare i tuoi modelli in produzione più velocemente. Se stai cercando una piattaforma ML potente e facile da usare, allora Vertex AI è un'ottima opzione. Con Vertex AI, puoi costruire, addestrare e distribuire modelli ML più velocemente e più facilmente che mai.

I recensori dicono che rispetto a Azure Machine Learning, Vertex AI è:

Più costoso

Meglio nel soddisfare i requisiti

Categorie in comune con Azure Machine Learning Studio:

Piattaforme MLOps

Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Infrastruttura di AI Generativa

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

Dataiku

Di Dataiku

4.4/5

(188)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Azure Machine Learning, Dataiku è:

Più lento a raggiungere il roi

Più costoso

Più utilizzabile

Categorie in comune con Azure Machine Learning Studio:

Piattaforme MLOps

Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Infrastruttura di AI Generativa

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

Amazon SageMaker

Di Amazon Web Services (AWS)

4.2/5

(48)

Descrizione del Prodotto

Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che consente a data scientist e sviluppatori di costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning (ML) su larga scala. Fornisce una suite completa di strumenti e infrastrutture, semplificando l'intero flusso di lavoro ML dalla preparazione dei dati alla distribuzione del modello. Con SageMaker, gli utenti possono connettersi rapidamente ai dati di addestramento, selezionare e ottimizzare algoritmi e distribuire modelli in un ambiente sicuro e scalabile. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Ambienti di Sviluppo Integrati (IDE): SageMaker offre un'interfaccia unificata basata sul web con IDE integrati, tra cui JupyterLab e RStudio, facilitando uno sviluppo e una collaborazione senza interruzioni. - Algoritmi e Framework Pre-costruiti: Include una selezione di algoritmi ML ottimizzati e supporta framework popolari come TensorFlow, PyTorch e Apache MXNet, permettendo flessibilità nello sviluppo dei modelli. - Ottimizzazione Automatica dei Modelli: SageMaker può ottimizzare automaticamente i modelli per raggiungere un'accuratezza ottimale, riducendo il tempo e lo sforzo richiesti per le regolazioni manuali. - Addestramento e Distribuzione Scalabili: Il servizio gestisce l'infrastruttura sottostante, consentendo un addestramento efficiente dei modelli su grandi set di dati e la loro distribuzione su cluster auto-scalabili per un'alta disponibilità. - MLOps e Governance: SageMaker fornisce strumenti per il monitoraggio, il debugging e la gestione dei modelli ML, garantendo operazioni robuste e conformità con gli standard di sicurezza aziendali. Valore Primario e Problema Risolto: Amazon SageMaker affronta la complessità e la natura intensiva in termini di risorse dello sviluppo e della distribuzione dei modelli ML. Offrendo un ambiente completamente gestito con strumenti integrati e infrastruttura scalabile, accelera il ciclo di vita ML, riduce il sovraccarico operativo e consente alle organizzazioni di ottenere intuizioni e valore dai loro dati in modo più efficiente. Questo consente alle aziende di innovare rapidamente e implementare soluzioni AI senza la necessità di un'ampia competenza interna o gestione dell'infrastruttura.

I recensori dicono che rispetto a Azure Machine Learning, Amazon SageMaker è:

Più lento a raggiungere il roi

Più costoso

Più facile fare affari con

Categorie in comune con Azure Machine Learning Studio:

Piattaforme MLOps

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Infrastruttura di AI Generativa

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

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Alteryx

Di Alteryx

4.6/5

(668)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Azure Machine Learning, Alteryx è:

Più lento a raggiungere il roi

Più costoso

Più facile fare affari con

Categorie in comune con Azure Machine Learning Studio:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

IBM Watson Studio

Di IBM

4.2/5

(165)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Azure Machine Learning, IBM Watson Studio è:

Più lento a raggiungere il roi

Più costoso

Categorie in comune con Azure Machine Learning Studio:

Piattaforme MLOps

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

MATLAB

Di MathWorks

4.5/5

(764)

Descrizione del Prodotto

MATLAB è un ambiente di programmazione e calcolo numerico di alto livello ampiamente utilizzato da ingegneri e scienziati per l'analisi dei dati, lo sviluppo di algoritmi e la modellazione di sistemi. Offre un ambiente desktop ottimizzato per processi di analisi e progettazione iterativi, insieme a un linguaggio di programmazione che esprime direttamente la matematica delle matrici e degli array. La funzione Live Editor consente agli utenti di creare script che integrano codice, output e testo formattato all'interno di un notebook eseguibile. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Analisi dei Dati: Strumenti per esplorare, modellare e analizzare i dati. - Grafica: Funzioni per visualizzare ed esplorare i dati attraverso vari grafici e diagrammi. - Programmazione: Capacità di creare script, funzioni e classi per flussi di lavoro personalizzati. - Creazione di App: Strutture per sviluppare applicazioni desktop e web. - Interfacce con Linguaggi Esterni: Integrazione con linguaggi come Python, C/C++, Fortran e Java. - Connettività Hardware: Supporto per collegare MATLAB a varie piattaforme hardware. - Calcolo Parallelo: Capacità di eseguire calcoli su larga scala e parallelizzare simulazioni utilizzando desktop multicore, GPU, cluster e risorse cloud. - Distribuzione: Opzioni per condividere programmi MATLAB e distribuirli su applicazioni aziendali, dispositivi embedded e ambienti cloud. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: MATLAB semplifica i calcoli matematici complessi e i compiti di analisi dei dati, consentendo agli utenti di sviluppare algoritmi e modelli in modo efficiente. I suoi toolbox completi e le app interattive facilitano il prototyping rapido e la progettazione iterativa, riducendo i tempi di sviluppo. La scalabilità della piattaforma consente una transizione senza soluzione di continuità dalla ricerca alla produzione, supportando la distribuzione su vari sistemi senza modifiche estese al codice. Integrandosi con più linguaggi di programmazione e piattaforme hardware, MATLAB offre un ambiente versatile che risponde alle diverse esigenze di ingegneri e scienziati in vari settori.

I recensori dicono che rispetto a Azure Machine Learning, MATLAB è:

Più lento a raggiungere il roi

Più costoso

Meglio nel soddisfare i requisiti

Categorie in comune con Azure Machine Learning Studio:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

DataRobot

Di DataRobot

4.4/5

(26)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Azure Machine Learning, DataRobot è:

Più lento a raggiungere il roi

Meglio nel soddisfare i requisiti

Categorie in comune con Azure Machine Learning Studio:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

Google Cloud AutoML

Di Google

4.1/5

(22)

Descrizione del Prodotto

Google Cloud AutoML è una suite di prodotti di machine learning progettata per consentire agli sviluppatori con competenze limitate di addestrare modelli personalizzati di alta qualità su misura per le loro specifiche esigenze aziendali. Sfruttando le tecnologie avanzate di transfer learning e neural architecture search di Google, AutoML semplifica il processo di costruzione, distribuzione e scalabilità dei modelli di machine learning, rendendo l'IA più accessibile a un pubblico più ampio. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Addestramento Automatico dei Modelli: AutoML automatizza la selezione dell'architettura del modello e la regolazione degli iperparametri, riducendo la necessità di interventi manuali e conoscenze specialistiche. - Interfaccia Intuitiva: La piattaforma offre un'interfaccia grafica intuitiva che consente agli utenti di caricare dati, addestrare modelli e gestire le distribuzioni con facilità. - Tipi di Modelli Versatili: AutoML supporta vari tipi di dati e compiti attraverso servizi specializzati: - AutoML Vision: Per la classificazione delle immagini e il rilevamento degli oggetti. - AutoML Natural Language: Per la classificazione del testo, l'analisi del sentiment e il riconoscimento delle entità. - AutoML Translation: Per creare modelli di traduzione personalizzati tra coppie di lingue. - AutoML Video Intelligence: Per la classificazione dei video e il tracciamento degli oggetti. - AutoML Tables: Per compiti su dati strutturati come regressione e classificazione. - Integrazione Senza Soluzione di Continuità: AutoML si integra con altri servizi di Google Cloud, facilitando una gestione efficiente dei dati, la distribuzione dei modelli e la scalabilità. Valore Primario e Risoluzione dei Problemi: Google Cloud AutoML democratizza il machine learning consentendo agli utenti senza una profonda competenza tecnica di sviluppare e distribuire modelli personalizzati. Questa accessibilità permette alle aziende di sfruttare la potenza dell'IA per risolvere problemi complessi, come migliorare le esperienze dei clienti attraverso raccomandazioni personalizzate, automatizzare la moderazione dei contenuti, migliorare i servizi di traduzione linguistica e ottenere approfondimenti da grandi set di dati. Riducendo le barriere all'ingresso, AutoML consente alle organizzazioni di innovare e rimanere competitive nei rispettivi settori.

I recensori dicono che rispetto a Azure Machine Learning, Google Cloud AutoML è:

Più lento a raggiungere il roi

Meglio nel soddisfare i requisiti

Più utilizzabile

Categorie in comune con Azure Machine Learning Studio:

Piattaforme di Data Science e Machine Learning

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice