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Comparar Azure Machine Learning e IBM SPSS Modeler 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Empresa (54.8% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Starting at $7,430 USD per user per year
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 LearningIBM SPSS Modeler
Classificação por Estrelas
(147)4.0 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (54.8% das avaliações)
Pros & Cons
Não há dados suficientes
Preço de Nível Básico
Starting at $7,430 USD per user per year
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 IBM SPSS Modeler se destaca nas capacidades de mineração de dados, com uma pontuação de 8,3, enquanto o Azure Machine Learning brilha na ingestão e manipulação de dados, com uma pontuação de 8,7. Os revisores mencionam que a interface intuitiva do Azure facilita o gerenciamento de fluxos de trabalho de dados.
- Os revisores mencionam que o Azure Machine Learning oferece suporte superior a idiomas, com uma pontuação de 8,9 em comparação com os 7,8 do IBM SPSS Modeler. Os usuários dizem que essa flexibilidade permite uma gama mais ampla de aplicações e integrações, tornando-o uma escolha preferida para ambientes de programação diversos.
- Os usuários no G2 destacam que as capacidades de treinamento de modelos do Azure Machine Learning são classificadas mais altas, com 8,7, em comparação com os 8,5 do IBM SPSS Modeler. Os revisores dizem que os algoritmos pré-construídos e os recursos de arrastar e soltar do Azure melhoram a experiência do usuário, tornando o desenvolvimento de modelos mais eficiente.
- Os usuários do G2 relatam que o Azure Machine Learning oferece melhor escalabilidade e desempenho, com uma pontuação de 8,9 em escalabilidade em comparação com os 7,6 do IBM SPSS Modeler. Os usuários mencionam que os recursos de serviço gerenciado do Azure facilitam a escalabilidade dos modelos de aprendizado de máquina em ambientes de produção.
- Os revisores mencionam que o IBM SPSS Modeler tem um forte foco em ferramentas estatísticas, com uma pontuação de 8,0, o que atrai usuários que precisam de análises robustas. Em contraste, o foco do Azure Machine Learning em recursos de IA generativa, como geração e sumarização de texto por IA, tem uma pontuação mais alta, indicando uma abordagem mais moderna para aplicações de IA.
- Os usuários dizem que a qualidade do suporte do Azure Machine Learning é classificada em 8,6, superando os 8,0 do IBM SPSS Modeler. Os revisores mencionam que a extensa documentação e o suporte da comunidade do Azure contribuem para uma experiência do usuário mais satisfatória, especialmente para aqueles que são novos no aprendizado de máquina.
Azure Machine Learning vs IBM SPSS Modeler
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 Azure Machine Learning atende melhor às necessidades de seus negócios do que IBM SPSS Modeler.
- 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 IBM SPSS Modeler.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelIBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler Professional
Starting at $7,430 USD
per user per year
Aplicativo de desktop para um único usuário disponível para compra no Windows. Outras opções disponíveis através das vendas da IBM. Inclui 12 meses de suporte técnico.
- Acesso e exportação de dados sem limites de tamanho de dados
- Preparação automática de dados, manipulação, ETL
- Mais de 30 algoritmos básicos de aprendizado de máquina, automodelagem
Teste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelIBM SPSS Modeler
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
8.3
109
Facilidade de Uso
8.5
80
8.3
110
Facilidade de configuração
8.3
57
8.2
28
Facilidade de administração
8.3
49
8.1
27
Qualidade do Suporte
8.6
74
8.0
93
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
8.3
26
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
7.0
109
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
7.6
16
Sistema
8.6
22
7.7
14
Desenvolvimento de Modelos
8.6
51
8.2
12
8.9
54
8.2
13
8.3
53
8.3
14
8.7
52
8.5
14
Desenvolvimento de Modelos
8.4
21
6.9
15
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
7.3
11
7.9
45
7.5
12
7.8
38
6.9
12
8.2
42
8.1
13
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.7
21
6.4
12
8.5
21
6.7
13
Implantação
8.8
50
7.4
13
8.7
51
8.6
12
8.9
51
7.6
15
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
Ferramenta Estatística
Dados insuficientes disponíveis
7.5
58
Dados insuficientes disponíveis
8.3
48
Dados insuficientes disponíveis
8.0
60
Análise de dados
Dados insuficientes disponíveis
8.3
69
Dados insuficientes disponíveis
8.4
68
Tomada de decisão
Dados insuficientes disponíveis
8.4
70
Dados insuficientes disponíveis
7.5
68
Dados insuficientes disponíveis
7.8
63
Dados insuficientes disponíveis
Recurso Não Disponível
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
7.3
5
Dados insuficientes disponíveis
7.3
5
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Azure Machine Learning e IBM SPSS Modeler 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
IBM SPSS Modeler é categorizado como Análise Preditiva
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
IBM SPSS Modeler
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%
Ensino superior
15.7%
Gestão Educacional
11.8%
Pesquisa
7.9%
Bancário
5.5%
Tecnologia da informação e serviços
4.7%
Outro
54.3%
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
Onde posso encontrar informações mais detalhadas sobre os recursos e capacidades do IBM SPSS Modeler, incluindo uma lista de algoritmos?
1 Comentário
MB
Olá!
Se você quiser saber a lista de algoritmos, você pode ver o manual oficial aqui:...Leia mais
Preciso de treinamento para usar o SPSS Modeler 18.2.
1 Comentário
RK
Oi, aprendi o software SPSS Modeler em uma aula para o meu Mestrado em Análise de Aprendizagem há alguns anos. Também trabalho na mesma universidade....Leia mais
How frequently are you going to release updates
1 Comentário
MB
Olá! Eles lançam grandes atualizações quase todos os anos. No mês passado, lançaram a versão 18.2.2 com atualizações. Além disso, durante o ano, eles lançam...Leia mais
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