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Comparar Azure Machine Learning e Comet.ml 
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ILUM
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Mercado médio (50.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Grátis
Azure Machine Learning
Classificação por Estrelas
(88)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Azure Machine LearningComet.ml
Classificação por Estrelas
(12)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado médio (50.0% das avaliações)
Pros & Cons
Não há dados suficientes
Preço de Nível Básico
Grátis
Navegue por todos os planos de preços 3Resumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Azure Machine Learning se destaca em escalabilidade, com uma pontuação de 8,9, tornando-o uma escolha preferida para empresas que precisam lidar com grandes conjuntos de dados e modelos complexos. Em contraste, a escalabilidade do Comet.ml é avaliada em 7,7, o que pode limitar sua eficácia para projetos maiores.
- Os revisores mencionam que o Azure Machine Learning oferece capacidades superiores de treinamento de modelos, com uma pontuação de 8,7, que é aprimorada por seus robustos algoritmos pré-construídos. O Comet.ml, embora tenha uma pontuação de 8,8 em treinamento de modelos, carece da mesma profundidade em opções pré-construídas, o que pode afetar a experiência do usuário.
- Os usuários do G2 destacam a facilidade de implantação do Azure Machine Learning com uma pontuação de 8,7, permitindo uma transição mais suave do desenvolvimento para a produção. O Comet.ml, com uma pontuação de 7,7, pode apresentar mais desafios nessa área, especialmente para usuários não familiarizados com sua interface.
- Os revisores dizem que a qualidade do suporte do Azure Machine Learning é avaliada em 8,6, indicando um forte compromisso com o atendimento ao cliente. Em comparação, o suporte do Comet.ml é avaliado em 8,3, o que, embora ainda seja bom, pode não atender às expectativas de usuários que necessitam de assistência extensa.
- Os usuários no G2 relatam que o Azure Machine Learning oferece melhor suporte a idiomas com uma pontuação de 8,9, acomodando uma gama mais ampla de linguagens de programação. O Comet.ml, com uma pontuação de 8,6, pode não oferecer o mesmo nível de flexibilidade, o que pode ser um fator decisivo para os desenvolvedores.
- Os revisores mencionam que a direção do produto do Azure Machine Learning é avaliada em 9,1, refletindo uma perspectiva positiva forte para futuras atualizações e recursos. Em contraste, a pontuação de 8,1 do Comet.ml sugere que os usuários podem ter preocupações sobre sua viabilidade a longo prazo e melhorias de recursos.
Azure Machine Learning vs Comet.ml
- Os revisores sentiram que Azure Machine Learning atende melhor às necessidades de seus negócios do que Comet.ml.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Azure Machine Learning é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Azure Machine Learning em relação ao Comet.ml.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelComet.ml
Free
Grátis
Membros de equipe ilimitados
10 mil rastreamentos por mês
- Rastreamento de LLM
- Conjuntos de dados e experimentos
- Métricas de LLM-como-juiz
Teste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelComet.ml
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
7.9
7
Facilidade de Uso
8.5
80
8.3
7
Facilidade de configuração
8.3
57
Não há dados suficientes
Facilidade de administração
8.3
49
Não há dados suficientes
Qualidade do Suporte
8.6
74
8.3
6
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
Não há dados suficientes
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
8.1
6
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
7.7
5
Dados insuficientes disponíveis
8.0
5
Dados insuficientes disponíveis
8.7
5
Dados insuficientes disponíveis
7.3
5
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
7.3
5
Dados insuficientes disponíveis
7.7
5
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
7.7
5
Dados insuficientes disponíveis
7.7
5
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.0
5
Dados insuficientes disponíveis
8.7
5
Dados insuficientes disponíveis
7.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.0
5
Operações
Dados insuficientes disponíveis
8.0
5
Dados insuficientes disponíveis
7.0
5
Dados insuficientes disponíveis
7.7
5
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
7.7
5
Dados insuficientes disponíveis
8.0
5
Dados insuficientes disponíveis
6.7
5
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
8.4
56
Não há dados suficientes
Sistema
8.6
22
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
8.6
51
Dados insuficientes disponíveis
8.9
54
Dados insuficientes disponíveis
8.3
53
Dados insuficientes disponíveis
8.7
52
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
8.4
21
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
Dados insuficientes disponíveis
7.9
45
Dados insuficientes disponíveis
7.8
38
Dados insuficientes disponíveis
8.2
42
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
8.5
21
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
8.8
50
Dados insuficientes disponíveis
8.7
51
Dados insuficientes disponíveis
8.9
51
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
8.5
10
Dados insuficientes disponíveis
8.2
10
Dados insuficientes disponíveis
7.5
10
Dados insuficientes disponíveis
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Infraestrutura de IA GenerativaOcultar 14 recursosMostrar 14 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo CódigoOcultar 6 recursosMostrar 6 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Ingestão e Preparação de Dados - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Construção de Modelos e Automação - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Azure Machine Learning e Comet.ml é categorizado como Plataformas de MLOps
Categorias Únicas
Comet.ml não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Comet.ml
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Tecnologia da informação e serviços
28.2%
Programas de computador
14.1%
Consultoria de Gestão
8.2%
Gestão Educacional
5.9%
Ensino superior
4.7%
Outro
38.8%
Programas de computador
33.3%
Telecomunicações
8.3%
Pesquisa
8.3%
Tecnologia da informação e serviços
8.3%
Hospital & Assistência à Saúde
8.3%
Outro
33.3%
Principais Alternativas
Discussões
Para que é usado o Azure Machine Learning Studio?
1 Comentário
AR
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Azure Machine Learning não possui mais discussões com respostas
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