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Comparar Azure Machine Learning e Deep Cognition 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Pequeno negócio (58.8% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
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 LearningDeep Cognition
Classificação por Estrelas
(17)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (58.8% das avaliações)
Pros & Cons
Não há dados suficientes
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Deep CognitionResumo
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 9,2, permitindo o manuseio eficiente de grandes conjuntos de dados e modelos complexos, enquanto a escalabilidade do Deep Cognition é classificada como inferior, com 8,1, o que pode limitar o desempenho em cenários de alta demanda.
- Os revisores mencionam que o Azure Machine Learning oferece capacidades superiores de treinamento de modelos com uma pontuação de 8,8, destacando seus algoritmos pré-construídos robustos e flexibilidade, enquanto a pontuação de treinamento de modelos do Deep Cognition é ligeiramente inferior, com 8,5, indicando menos variedade nas opções de treinamento.
- Os usuários do G2 dizem que a facilidade de configuração do Azure Machine Learning é classificada em 8,4, o que é competitivo, mas o Deep Cognition se destaca com uma pontuação mais alta de 8,5, sugerindo uma experiência de integração mais amigável para novos usuários.
- Os revisores mencionam que o Azure Machine Learning oferece uma qualidade de suporte mais abrangente com uma pontuação de 8,6, enquanto o suporte do Deep Cognition é classificado em 8,5, indicando que ambas as plataformas são confiáveis, mas o Azure pode ter uma ligeira vantagem no atendimento ao cliente.
- Os usuários do G2 relatam que o Azure Machine Learning tem uma pontuação mais alta de direção do produto de 9,1, refletindo um forte compromisso com a inovação e melhorias futuras, em comparação com a pontuação de 8,1 do Deep Cognition, o que pode sugerir menos foco no desenvolvimento a longo prazo.
- Os usuários dizem que o suporte a idiomas do Azure Machine Learning é classificado em 8,9, oferecendo uma gama mais ampla de linguagens de programação para desenvolvimento de modelos, enquanto a pontuação de 8,3 do Deep Cognition indica uma flexibilidade de linguagem mais limitada, o que pode afetar a experiência do usuário para desenvolvedores com preferências de linguagem específicas.
Azure Machine Learning vs Deep Cognition
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Azure Machine Learning mais fácil de usar. No entanto, Deep Cognition é mais fácil de configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Deep Cognition no geral.
- Os revisores sentiram que Azure Machine Learning atende melhor às necessidades de seus negócios do que Deep Cognition.
- 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 Deep Cognition.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelDeep Cognition
Preço não disponívelTeste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelDeep Cognition
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
8.3
12
Facilidade de Uso
8.5
80
8.3
13
Facilidade de configuração
8.3
57
8.5
11
Facilidade de administração
8.3
49
8.7
10
Qualidade do Suporte
8.6
74
8.5
11
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
8.9
9
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
8.1
12
Recursos
Plataformas de MLOpsOcultar 22 recursosMostrar 22 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Implantação
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
Implantação
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
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Operações
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
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
8.3
8
Sistema
8.6
22
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
8.6
51
8.3
8
8.9
54
8.3
8
8.3
53
7.3
8
8.7
52
8.5
8
Desenvolvimento de Modelos
8.4
21
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
8.6
7
7.9
45
8.8
7
7.8
38
8.9
6
8.2
42
8.3
7
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
8.5
21
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
8.8
50
7.7
5
8.7
51
8.6
6
8.9
51
8.1
6
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
Sistema Operacional
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Processamento de Documentos
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
Funcionalidade adicional da plataforma
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Agente AI - OCR
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 Deep Cognition é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
Azure Machine Learning é categorizado como Plataformas de MLOps, Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), Infraestrutura de IA Generativa, e Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Deep Cognition é categorizado como OCR
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Deep Cognition
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%
Tecnologia da informação e serviços
17.6%
Programas de computador
17.6%
Ensino superior
11.8%
E-Learning
11.8%
Gestão Educacional
11.8%
Outro
29.4%
Principais Alternativas
Discussões
Para que é usado o Azure Machine Learning Studio?
1 Comentário
AR
Em resumo, para construir, implantar e gerenciar modelos de alta qualidade mais rapidamente e com confiança.Leia mais
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