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Comparar Azure Machine Learning e IBM watsonx.ai 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Pequeno negócio (40.5% 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)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Azure Machine LearningIBM watsonx.ai
Classificação por Estrelas
(122)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (40.5% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Teste Gratuito disponível
Saiba mais sobre IBM watsonx.aiResumo
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 9,0, permitindo o manuseio eficiente de grandes conjuntos de dados e modelos complexos, enquanto o IBM watsonx.ai, embora forte, tem uma pontuação de escalabilidade ligeiramente inferior de 8,5, o que pode impactar o desempenho em cenários de alta demanda.
- Os revisores mencionam que o Azure Machine Learning oferece capacidades superiores de ingestão e manipulação de dados com uma pontuação de 8,7, facilitando a preparação de dados para análise em comparação com a pontuação de 8,2 do IBM watsonx.ai, que alguns usuários acham menos intuitiva.
- Os usuários do G2 destacam que o IBM watsonx.ai se sobressai em facilidade de uso, com uma pontuação de 9,1, que é superior à pontuação de 8,6 do Azure Machine Learning. Esta interface amigável é particularmente benéfica para pequenas empresas ou usuários novos em aprendizado de máquina.
- Os revisores dizem que o recurso de registro de modelos do Azure Machine Learning, com uma pontuação de 9,3, é altamente elogiado por sua organização e gestão de modelos, enquanto os recursos de gestão de modelos do IBM watsonx.ai, embora eficazes, têm uma pontuação ligeiramente inferior de 8,3, indicando espaço para melhorias.
- Os usuários no G2 relatam que a pontuação de algoritmos pré-construídos do Azure Machine Learning de 8,3 é competitiva, mas a pontuação de 8,7 do IBM watsonx.ai indica uma seleção mais ampla de algoritmos que podem atender a casos de uso diversos, tornando-o uma opção mais atraente para usuários que buscam variedade.
- Os revisores mencionam que a facilidade de implantação do Azure Machine Learning é avaliada em 9,0, que está em paridade com a pontuação de 8,6 do IBM watsonx.ai, mas os usuários apreciam o processo simplificado do Azure para implantar modelos em produção, tornando-o uma escolha preferida para equipes focadas em eficiência.
Azure Machine Learning vs IBM watsonx.ai
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam IBM watsonx.ai mais fácil de usar, configurar e administrar. Também preferiram fazer negócios com IBM watsonx.ai em geral.
- Os revisores sentiram que IBM watsonx.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 IBM watsonx.ai é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do IBM watsonx.ai em relação ao Azure Machine Learning.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelIBM watsonx.ai
Preço não disponívelTeste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelIBM watsonx.ai
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
8.8
77
Facilidade de Uso
8.5
80
8.9
109
Facilidade de configuração
8.3
57
8.5
100
Facilidade de administração
8.3
49
8.7
36
Qualidade do Suporte
8.6
74
8.8
76
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
8.9
36
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
9.9
79
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
9.1
9
Dados insuficientes disponíveis
8.5
9
Dados insuficientes disponíveis
7.8
9
Dados insuficientes disponíveis
8.7
9
Dados insuficientes disponíveis
8.7
9
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Dados insuficientes disponíveis
8.7
9
Dados insuficientes disponíveis
8.3
9
Dados insuficientes disponíveis
8.9
9
Dados insuficientes disponíveis
9.1
9
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.0
9
Dados insuficientes disponíveis
8.5
9
Dados insuficientes disponíveis
8.5
9
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Operações
Dados insuficientes disponíveis
9.1
9
Dados insuficientes disponíveis
8.7
9
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.5
9
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
8.5
8
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.1
9
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
8.4
56
8.6
36
Sistema
8.6
22
8.2
31
Desenvolvimento de Modelos
8.6
51
8.6
32
8.9
54
8.2
32
8.3
53
8.7
31
8.7
52
8.4
32
Desenvolvimento de Modelos
8.4
21
8.5
32
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
Recurso Não Disponível
7.9
45
8.9
32
7.8
38
8.6
32
8.2
42
8.1
32
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.7
21
8.5
32
8.5
21
8.8
32
Implantação
8.8
50
8.2
32
8.7
51
8.6
32
8.9
51
8.8
32
IA generativa
8.5
10
8.8
31
8.2
10
8.8
31
7.5
10
Recurso Não Disponível
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
Tipo de dado
Dados insuficientes disponíveis
8.8
13
Dados insuficientes disponíveis
Recurso Não Disponível
Dados insuficientes disponíveis
8.5
12
Tipo de Síntese
Dados insuficientes disponíveis
9.0
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Transformação de dados
Dados insuficientes disponíveis
8.6
12
Dados insuficientes disponíveis
9.3
12
Dados insuficientes disponíveis
9.7
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
9.5
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Plataformas de Criação de Conteúdo por IAOcultar 6 recursosMostrar 6 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Geração de Conteúdo - Plataformas de Criação de Conteúdo por IA
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gestão - Plataformas de Criação de Conteúdo de IA
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
9.2
22
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
8.8
7
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
6
Dados insuficientes disponíveis
8.1
6
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.1
6
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
Dados insuficientes disponíveis
8.6
6
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.4
6
Dados insuficientes disponíveis
8.6
6
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.6
6
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.4
6
Dados insuficientes disponíveis
9.2
6
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Personalização - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Integração - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
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 IBM watsonx.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
IBM watsonx.ai é categorizado como Dados Sintéticos, Aprendizado de Máquina, Plataformas de Criação de Conteúdo por IA, 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.)
IBM watsonx.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%
Tecnologia da informação e serviços
18.9%
Programas de computador
11.7%
Consultoria
7.2%
Bancário
6.3%
Marketing e Publicidade
5.4%
Outro
50.5%
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
IBM watsonx.ai não possui discussões com respostas
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