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Comparar Azure Machine Learning e neptune.ai 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Mercado médio (42.6% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Grátis
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 Learningneptune.ai
Classificação por Estrelas
(54)4.6 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado médio (42.6% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Grátis
Navegue por todos os planos de preços 4Resumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Azure Machine Learning se destaca em sua Facilidade de Configuração com uma pontuação de 8,4, enquanto o neptune.ai brilha com uma pontuação mais alta de 9,4, indicando um processo de integração mais amigável.
- Os revisores mencionam que o neptune.ai oferece uma Qualidade de Suporte superior com uma pontuação de 9,7 em comparação com os 8,6 do Azure Machine Learning, destacando uma equipe de suporte mais responsiva e útil.
- Os usuários do G2 observam que o Azure Machine Learning tem uma pontuação robusta de Flexibilidade de Framework de 9,3, o que permite uma gama mais ampla de integrações, enquanto o neptune.ai também se sai bem com uma pontuação de 9,1, mas pode não suportar tantos frameworks.
- Os usuários dizem que ambas as plataformas oferecem excelente Escalabilidade, mas o neptune.ai se destaca com uma pontuação de 9,2, sugerindo que pode lidar com cargas de trabalho maiores de forma mais eficiente do que a pontuação de 8,8 do Azure Machine Learning.
- Os revisores mencionam que o recurso de Registro de Modelos do Azure Machine Learning, com pontuação de 8,4, é benéfico para gerenciar modelos, enquanto a pontuação de 8,3 do neptune.ai indica que ele tem capacidades semelhantes, mas pode carecer de alguns recursos avançados.
- Os usuários do G2 destacam que as capacidades de Monitoramento do neptune.ai têm uma pontuação de 9,1, que está no mesmo nível do Azure Machine Learning, mas eles apreciam a interface mais intuitiva do neptune.ai para rastrear o desempenho dos modelos.
Azure Machine Learning vs neptune.ai
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam neptune.ai mais fácil de usar, configurar e administrar. Também preferiram fazer negócios com neptune.ai em geral.
- Os revisores sentiram que Azure Machine Learning atende melhor às necessidades de seus negócios do que neptune.ai.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que neptune.ai é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do neptune.ai em relação ao Azure Machine Learning.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelneptune.ai
Free (Cloud SaaS)
Grátis
Para equipes que estão começando com o rastreamento de experimentos
- Até 3 usuários
- 1 espaço de trabalho
- 1 projeto
Teste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelneptune.ai
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
8.4
48
Facilidade de Uso
8.5
80
9.1
52
Facilidade de configuração
8.3
57
9.2
32
Facilidade de administração
8.3
49
8.8
10
Qualidade do Suporte
8.6
74
9.6
45
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
8.7
10
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
9.5
48
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.7
36
Dados insuficientes disponíveis
9.3
38
Dados insuficientes disponíveis
9.0
39
Dados insuficientes disponíveis
Recurso Não Disponível
Dados insuficientes disponíveis
8.9
33
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.5
34
Dados insuficientes disponíveis
9.1
34
Dados insuficientes disponíveis
9.0
35
Dados insuficientes disponíveis
Recurso Não Disponível
Dados insuficientes disponíveis
8.8
34
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.5
34
Dados insuficientes disponíveis
9.1
37
Dados insuficientes disponíveis
8.3
33
Dados insuficientes disponíveis
8.2
34
Operações
Dados insuficientes disponíveis
8.3
32
Dados insuficientes disponíveis
Recurso Não Disponível
Dados insuficientes disponíveis
9.2
32
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.2
29
Dados insuficientes disponíveis
9.0
30
Dados insuficientes disponíveis
8.5
29
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Recurso Não Disponível
Dados insuficientes disponíveis
Recurso Não Disponível
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 neptune.ai é categorizado como Plataformas de MLOps
Categorias Únicas
neptune.ai 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.)
neptune.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
27.8%
Pesquisa
9.3%
Seguro
9.3%
Biotecnologia
9.3%
Desenvolvimento de Programas
5.6%
Outro
38.9%
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
Quais são as ferramentas de MLOps?
1 Comentário
YT
Ferramentas comuns são DVC para versionamento de dados, ClearML, AWS Sage Maker, Neptune e Qwak para gerenciamento de experimentos, Aporia para monitoramento...Leia mais
neptune.ai não possui mais discussões com respostas
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