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Comparar Azure Machine Learning e Vertex AI 
Produtos em Destaque
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Pequeno negócio (41.2% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
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 LearningVertex AI
Classificação por Estrelas
(639)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (41.2% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Teste Gratuito disponível
Saiba mais sobre Vertex AIResumo
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 Vertex AI
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 Vertex AI 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 Vertex AI em relação ao Azure Machine Learning.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelVertex AI
Try Vertex AI Free
Pague Conforme Usar
Por Mês
Novos clientes recebem $300 em créditos gratuitos para gastar no Vertex AI.
- Uma interface unificada para todo o fluxo de trabalho de ML
- APIs pré-treinadas para visão, vídeo, linguagem natural e mais
- Integração de ponta a ponta para dados e IA
Teste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelVertex AI
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
8.6
381
Facilidade de Uso
8.5
80
8.2
392
Facilidade de configuração
8.3
57
8.1
315
Facilidade de administração
8.3
49
7.9
147
Qualidade do Suporte
8.6
74
8.1
356
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
8.3
141
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
9.2
375
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.4
76
Dados insuficientes disponíveis
8.1
77
Dados insuficientes disponíveis
8.3
76
Dados insuficientes disponíveis
8.4
76
Dados insuficientes disponíveis
8.8
74
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
72
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
8.3
36
Dados insuficientes disponíveis
8.5
36
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
8.4
56
8.2
238
Sistema
8.6
22
8.2
172
Desenvolvimento de Modelos
8.6
51
8.4
205
8.9
54
7.9
180
8.3
53
8.4
203
8.7
52
8.5
208
Desenvolvimento de Modelos
8.4
21
8.2
166
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
8.2
202
7.9
45
8.5
200
7.8
38
8.2
197
8.2
42
8.2
179
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.7
21
8.5
166
8.5
21
8.4
163
Implantação
8.8
50
8.3
207
8.7
51
8.3
198
8.9
51
8.5
202
IA generativa
8.5
10
8.3
107
8.2
10
8.3
104
7.5
10
8.1
104
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.1
36
Dados insuficientes disponíveis
7.8
36
Dados insuficientes disponíveis
7.7
37
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
8.4
36
Dados insuficientes disponíveis
7.5
35
Dados insuficientes disponíveis
7.6
35
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.0
30
Dados insuficientes disponíveis
8.6
30
Dados insuficientes disponíveis
8.6
30
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.0
33
Dados insuficientes disponíveis
7.7
30
Dados insuficientes disponíveis
8.0
29
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.4
29
Dados insuficientes disponíveis
8.2
30
Dados insuficientes disponíveis
8.4
29
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.7
29
Dados insuficientes disponíveis
8.4
30
Dados insuficientes disponíveis
8.9
29
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.1
30
Dados insuficientes disponíveis
8.4
30
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
68
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
66
Dados insuficientes disponíveis
8.3
65
Dados insuficientes disponíveis
8.8
66
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
8.9
26
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
23
Dados insuficientes disponíveis
8.9
23
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
24
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
23
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
22
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.6
22
Dados insuficientes disponíveis
8.8
21
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Personalização - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.5
27
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
7.7
25
Dados insuficientes disponíveis
7.9
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Integração - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.7
27
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
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
Azure Machine Learning e Vertex AI é categorizado como Plataformas de MLOps, Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, Infraestrutura de IA Generativa, e Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Categorias Únicas
Azure Machine Learning não possui categorias únicas
Vertex AI é categorizado como Aprendizado de Máquina e Construtores de Agentes de IA
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Vertex AI
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
17.8%
Tecnologia da informação e serviços
14.3%
Serviços financeiros
6.8%
Varejo
3.6%
Hospital & Assistência à Saúde
3.3%
Outro
54.2%
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
Azure Machine Learning não possui mais discussões com respostas
Para que é usada a Google Cloud AI Platform?
2 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?
2 Comentários
JP
Está suportando aproximadamente todas as bibliotecas em tendência.Leia mais
What is Google AI platform?
1 Comentário
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
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