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Comparar Azure Machine Learning e IBM Watson Studio 
Produtos em Destaque
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Empresa (50.9% 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 LearningIBM Watson Studio
Classificação por Estrelas
(165)4.2 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (50.9% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre IBM Watson StudioAzure Machine Learning vs IBM Watson Studio
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 Watson Studio.
- 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 Watson Studio.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelIBM Watson Studio
Preço não disponívelTeste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelIBM Watson Studio
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
8.3
122
Facilidade de Uso
8.5
80
8.0
123
Facilidade de configuração
8.3
57
7.6
101
Facilidade de administração
8.3
49
7.8
95
Qualidade do Suporte
8.6
74
8.2
114
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
8.0
94
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
8.5
116
Recursos
Acesso à fonte de dados
Dados insuficientes disponíveis
9.0
13
Dados insuficientes disponíveis
9.3
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
14
Interação de dados
Dados insuficientes disponíveis
9.0
14
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.4
12
Dados insuficientes disponíveis
9.1
13
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
13
Dados insuficientes disponíveis
9.1
13
Dados insuficientes disponíveis
9.6
12
Exportação de dados
Dados insuficientes disponíveis
9.4
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.8
8
Dados insuficientes disponíveis
9.2
8
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
9.4
8
Dados insuficientes disponíveis
8.8
8
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
8.8
8
Dados insuficientes disponíveis
8.8
8
Dados insuficientes disponíveis
9.4
8
Dados insuficientes disponíveis
9.2
8
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Dados insuficientes disponíveis
9.6
8
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Operações
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
9.5
7
Dados insuficientes disponíveis
9.4
8
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
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
8.7
42
Sistema
8.6
22
9.1
13
Desenvolvimento de Modelos
8.6
51
8.6
34
8.9
54
8.9
35
8.3
53
8.5
36
8.7
52
8.4
37
Desenvolvimento de Modelos
8.4
21
9.4
13
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
8.6
28
7.9
45
8.5
35
7.8
38
Recurso Não Disponível
8.2
42
8.6
28
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.7
21
8.9
12
8.5
21
9.0
12
Implantação
8.8
50
8.5
32
8.7
51
8.6
33
8.9
51
8.7
31
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
Configuração
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
9.7
6
Dados
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
análise
Dados insuficientes disponíveis
9.7
6
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
7.9
7
Personalização
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
9.2
6
IA generativa
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
8.0
14
Dados insuficientes disponíveis
8.4
15
Dados insuficientes disponíveis
8.1
15
Análise de dados
Dados insuficientes disponíveis
8.7
15
Dados insuficientes disponíveis
9.0
14
Tomada de decisão
Dados insuficientes disponíveis
8.6
14
Dados insuficientes disponíveis
8.6
15
Dados insuficientes disponíveis
8.3
13
Dados insuficientes disponíveis
8.7
14
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Azure Machine Learning e IBM Watson Studio é categorizado como Plataformas de MLOps e Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
Azure Machine Learning é categorizado como Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), Infraestrutura de IA Generativa, e Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
IBM Watson Studio
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
15.7%
Programas de computador
13.2%
Telecomunicações
8.2%
Bancário
7.5%
Gestão Educacional
5.7%
Outro
49.7%
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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