Comparar Azure Machine Learning e Gemini Enterprise Agent Platform

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Visão Geral
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning
Classificação por Estrelas
(88)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Informação
Prós e Contras
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Azure Machine Learning
Gemini Enterprise Agent Platform
Gemini Enterprise Agent Platform
Classificação por Estrelas
(652)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (42.2% das avaliações)
Informação
Prós e Contras
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Saiba mais sobre Gemini Enterprise Agent Platform
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
  • Os revisores do G2 relatam que o Vertex AI se destaca na gestão de fluxos de trabalho complexos de aprendizado de máquina, com os usuários apreciando sua capacidade de centralizar todo o ciclo de vida do ML. Um usuário destacou como ele simplifica tudo, desde a preparação de dados até a implantação, tornando mais fácil construir, treinar e monitorar modelos.
  • Os usuários dizem que o Azure Machine Learning oferece uma experiência amigável, especialmente para aqueles que podem não ter um amplo conhecimento técnico. Os revisores notaram a facilidade de criar experimentos e implantar modelos como serviços web, o que pode ser benéfico para empresas que buscam implementar rapidamente soluções de IA.
  • De acordo com avaliações verificadas, o Vertex AI tem uma pontuação de satisfação geral significativamente mais alta em comparação com o Azure Machine Learning, indicando que os usuários se sentem mais positivamente sobre sua experiência com o Vertex AI. Isso é refletido no feedback recente que elogia sua integração perfeita com o Google Cloud.
  • Os revisores mencionam que, enquanto o Azure Machine Learning possui serviços predefinidos que atendem às necessidades empresariais, alguns usuários acham que a interface poderia ser melhorada. Apesar disso, muitos apreciam a riqueza de recursos online disponíveis para solução de problemas e orientação de implementação.
  • Os revisores do G2 destacam que o feedback recente dos usuários do Vertex AI enfatiza seus recursos robustos para treinamento e implantação de modelos, que são vistos como superiores aos oferecidos pelo Azure Machine Learning. Os usuários notaram especificamente a capacidade da plataforma de lidar com tarefas complexas de ML com facilidade.
  • Os usuários relatam que o Azure Machine Learning se destaca em sua escalabilidade e serviços gerenciados, com muitos achando-o adequado para aplicações em nível empresarial. No entanto, alguns usuários sentem que a abordagem abrangente do Vertex AI para o ciclo de vida do ML lhe dá uma vantagem em termos de usabilidade e eficiência geral.

Azure Machine Learning vs Gemini Enterprise Agent Platform

Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Azure Machine Learning mais fácil de usar, configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Azure Machine Learning no geral.

  • Os revisores sentiram que Gemini Enterprise Agent Platform atende melhor às necessidades de seus negócios do que Azure Machine Learning.
  • 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 Gemini Enterprise Agent Platform em relação ao Azure Machine Learning.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponível
Gemini Enterprise Agent Platform
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Saiba mais sobre Gemini Enterprise Agent Platform
Teste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponível
Gemini Enterprise Agent Platform
Informação de teste não disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
8.6
387
Facilidade de Uso
8.5
80
8.1
398
Facilidade de configuração
8.3
57
8.1
320
Facilidade de administração
8.3
49
7.9
150
Qualidade do Suporte
8.6
74
8.1
363
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
8.3
144
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
9.2
381
Recursos
Não há dados suficientes
8.4
87
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.4
76
Dados insuficientes disponíveis
8.1
78
Dados insuficientes disponíveis
8.3
76
Dados insuficientes disponíveis
8.4
76
Dados insuficientes disponíveis
8.8
75
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.5
75
Dados insuficientes disponíveis
8.3
73
Dados insuficientes disponíveis
8.4
72
Dados insuficientes disponíveis
8.6
74
Dados insuficientes disponíveis
8.7
71
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.2
71
Dados insuficientes disponíveis
8.5
73
Dados insuficientes disponíveis
8.0
71
Dados insuficientes disponíveis
8.1
70
Operações
Dados insuficientes disponíveis
8.2
70
Dados insuficientes disponíveis
8.5
71
Dados insuficientes disponíveis
8.3
71
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.1
69
Dados insuficientes disponíveis
8.4
72
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.4
37
Dados insuficientes disponíveis
8.6
37
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
8.4
56
8.2
248
Sistema
8.6
22
8.2
170
Desenvolvimento de Modelos
8.6
51
8.5
206
8.9
54
7.8
179
8.3
53
8.4
204
8.7
52
8.5
206
Desenvolvimento de Modelos
8.4
21
8.2
164
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
8.3
201
7.9
45
8.5
200
7.8
38
8.2
197
8.2
42
8.2
178
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.7
21
8.5
164
8.5
21
8.5
163
Implantação
8.8
50
8.3
210
8.7
51
8.3
200
8.9
51
8.6
205
IA generativa
8.5
10
8.3
106
8.2
10
8.3
103
7.5
10
8.1
102
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.0
35
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
7.6
36
Dados insuficientes disponíveis
7.8
32
Dados insuficientes disponíveis
8.4
34
Dados insuficientes disponíveis
7.4
33
Dados insuficientes disponíveis
7.6
33
Infraestrutura de IA GenerativaOcultar 14 recursosMostrar 14 recursos
Não há dados suficientes
8.4
36
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.0
31
Dados insuficientes disponíveis
8.7
32
Dados insuficientes disponíveis
8.6
31
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.0
34
Dados insuficientes disponíveis
7.7
31
Dados insuficientes disponíveis
8.1
30
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.5
30
Dados insuficientes disponíveis
8.3
32
Dados insuficientes disponíveis
8.5
31
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.7
30
Dados insuficientes disponíveis
8.3
32
Dados insuficientes disponíveis
8.9
30
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
31
Dados insuficientes disponíveis
8.5
31
Não há dados suficientes
8.5
71
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
66
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
64
Dados insuficientes disponíveis
8.3
63
Dados insuficientes disponíveis
8.8
64
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
9.0
26
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
24
Dados insuficientes disponíveis
9.0
24
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
22
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.3
25
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
24
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
23
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
Dados insuficientes disponíveis
8.7
22
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
23
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Construtores de Agentes de IAOcultar 14 recursosMostrar 14 recursos
Não há dados suficientes
8.0
30
Personalização - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
7.6
27
Dados insuficientes disponíveis
8.3
26
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.1
27
Dados insuficientes disponíveis
7.3
27
Dados insuficientes disponíveis
8.2
26
Dados insuficientes disponíveis
7.2
27
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
7.8
26
Dados insuficientes disponíveis
7.9
27
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Integração - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.8
28
Dados insuficientes disponíveis
8.2
30
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Dados insuficientes disponíveis
7.5
27
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
Categorias Únicas
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning não possui categorias únicas
Gemini Enterprise Agent Platform
Gemini Enterprise Agent Platform é categorizado como Aprendizado de Máquina e Construtores de Agentes de IA
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
35.3%
Médio Porte(51-1000 emp.)
25.9%
Empresa(> 1000 emp.)
38.8%
Gemini Enterprise Agent Platform
Gemini Enterprise Agent Platform
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
42.2%
Médio Porte(51-1000 emp.)
25.8%
Empresa(> 1000 emp.)
32.0%
Indústria dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning
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%
Gemini Enterprise Agent Platform
Gemini Enterprise Agent Platform
Programas de computador
17.6%
Tecnologia da informação e serviços
14.2%
Serviços financeiros
6.9%
Varejo
3.6%
Hospital & Assistência à Saúde
3.4%
Outro
54.2%
Principais Alternativas
Azure Machine Learning
Alternativas para Azure Machine Learning
Dataiku
Dataiku
Adicionar Dataiku
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker
Adicionar Amazon SageMaker
Altair AI Studio
Altair AI Studio
Adicionar Altair AI Studio
Alteryx
Alteryx
Adicionar Alteryx
Gemini Enterprise Agent Platform
Alternativas para Gemini Enterprise Agent Platform
Dataiku
Dataiku
Adicionar Dataiku
Databricks
Databricks
Adicionar Databricks
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker
Adicionar Amazon SageMaker
Altair AI Studio
Altair AI Studio
Adicionar Altair AI Studio
Discussões
Azure Machine Learning
Discussões sobre Azure Machine Learning
Para que é usado o Azure Machine Learning Studio?
1 Comentário
Akash R.
AR
Em resumo, para construir, implantar e gerenciar modelos de alta qualidade mais rapidamente e com confiança.Leia mais
Monty, o Mangusto chorando
Azure Machine Learning não possui mais discussões com respostas
Gemini Enterprise Agent Platform
Discussões sobre Gemini Enterprise Agent Platform
Para que é usada a Google Cloud AI Platform?
3 Comentários
KS
O Google Cloud AI Platform nos permite construir modelos de aprendizado de máquina que funcionam com qualquer tipo e tamanho de dados.Leia mais
What software libraries does cloud ML engine support?
3 Comentários
shiv a.
SA
O Google Cloud ML Engine suporta muitas bibliotecas de software, incluindo TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras, etc....Leia mais
What is Google AI platform?
2 Comentários
ZM
O Google AI Platform é um conjunto abrangente de ferramentas e serviços fornecidos pelo Google Cloud para desenvolver, implantar e gerenciar inteligência...Leia mais