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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Empresa (58.8% 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 LearningMicrosoft Fabric
Classificação por Estrelas
(17)4.6 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (58.8% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Microsoft FabricResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Azure Machine Learning se destaca em Treinamento de Modelos com uma pontuação de 8,7, destacando suas capacidades robustas para treinar modelos complexos, enquanto o Microsoft Fabric recebeu uma pontuação ligeiramente superior de 8,8, indicando uma experiência mais amigável para o usuário nesta área.
- Os revisores mencionam que o Azure Machine Learning oferece fortes recursos de Ingestão e Manipulação de Dados com uma pontuação de 8,7, mas o Microsoft Fabric brilha com uma pontuação mais alta de 9,1, mostrando sua superior flexibilidade e facilidade de uso no manuseio de diversas fontes de dados.
- Os usuários do G2 indicam que a Qualidade do Suporte do Azure Machine Learning é elogiável com uma pontuação de 8,6, mas o Microsoft Fabric supera com uma pontuação de 9,0, sugerindo que os usuários acham a equipe de suporte mais responsiva e útil.
- Os usuários no G2 relatam que o Azure Machine Learning tem uma sólida classificação de Escalabilidade de 9,0, o que é impressionante, mas o Microsoft Fabric lidera com uma pontuação de 9,2, indicando melhor desempenho na escalabilidade de aplicações para atender a demandas crescentes.
- Os revisores mencionam que a Facilidade de Implantação do Azure Machine Learning é avaliada em 8,7, o que é bom, mas a pontuação de 9,0 do Microsoft Fabric sugere um processo de implantação mais simplificado, facilitando para os usuários começarem rapidamente.
- Os usuários dizem que o Suporte a Idiomas do Azure Machine Learning é avaliado em 8,9, o que é favorável, mas a pontuação de 9,1 do Microsoft Fabric indica uma gama mais ampla de idiomas suportados, aumentando sua versatilidade para as diversas necessidades dos usuários.
Azure Machine Learning vs Microsoft Fabric
- Os revisores sentiram que Microsoft Fabric 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 Microsoft Fabric é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Microsoft Fabric em relação ao Azure Machine Learning.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelMicrosoft Fabric
Preço não disponívelTeste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelMicrosoft Fabric
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
9.3
17
Facilidade de Uso
8.5
80
8.9
17
Facilidade de configuração
8.3
57
8.9
6
Facilidade de administração
8.3
49
Não há dados suficientes
Qualidade do Suporte
8.6
74
9.0
17
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
Não há dados suficientes
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
10.0
17
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.8
15
Dados insuficientes disponíveis
8.8
15
Dados insuficientes disponíveis
8.7
15
Dados insuficientes disponíveis
8.8
15
Dados insuficientes disponíveis
9.1
15
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.9
15
Dados insuficientes disponíveis
9.2
15
Dados insuficientes disponíveis
9.1
15
Dados insuficientes disponíveis
9.1
15
Dados insuficientes disponíveis
9.2
15
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.7
14
Dados insuficientes disponíveis
8.8
15
Dados insuficientes disponíveis
8.9
14
Dados insuficientes disponíveis
8.9
14
Operações
Dados insuficientes disponíveis
8.9
15
Dados insuficientes disponíveis
8.9
15
Dados insuficientes disponíveis
9.0
15
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.6
15
Dados insuficientes disponíveis
8.6
14
Dados insuficientes disponíveis
8.6
14
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
7.9
13
Dados insuficientes disponíveis
8.1
13
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
8.4
56
Não há dados suficientes
Sistema
8.6
22
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
8.6
51
Dados insuficientes disponíveis
8.9
54
Dados insuficientes disponíveis
8.3
53
Dados insuficientes disponíveis
8.7
52
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
8.4
21
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
Dados insuficientes disponíveis
7.9
45
Dados insuficientes disponíveis
7.8
38
Dados insuficientes disponíveis
8.2
42
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
8.5
21
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
8.8
50
Dados insuficientes disponíveis
8.7
51
Dados insuficientes disponíveis
8.9
51
Dados insuficientes disponíveis
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
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Azure Machine Learning e Microsoft Fabric é categorizado como Plataformas de MLOps
Categorias Únicas
Microsoft Fabric não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Microsoft Fabric
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%
Gestão Educacional
17.6%
Fabricação
11.8%
Tecnologia da informação e serviços
11.8%
Fabricação de Eletroeletrônicos
11.8%
Consultoria
5.9%
Outro
41.2%
Principais Alternativas
Discussões
Para que é usado o Azure Machine Learning Studio?
1 Comentário
AR
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