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Comparar Azure Machine Learning e Posit 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Empresa (48.6% 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 LearningPosit
Classificação por Estrelas
(562)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (48.6% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre PositResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Posit se destaca em Ingestão e Manipulação de Dados com uma pontuação de 9,1, enquanto o Azure Machine Learning recebeu uma pontuação menor de 8,7, indicando que o Posit pode oferecer ferramentas mais robustas para preparar dados para análise.
- Os revisores mencionam que o Azure Machine Learning brilha em Treinamento de Modelos, com uma pontuação de 8,8 em comparação com 8,9 do Posit, sugerindo que o Azure fornece um ambiente ligeiramente mais eficiente para o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.
- Os usuários do G2 destacam que o Posit tem uma interface melhor de Gráficos e Tabelas com uma pontuação de 8,8, enquanto a pontuação do Azure Machine Learning nesta área não é especificada, indicando que o Posit pode oferecer capacidades de visualização superiores para análise de dados.
- Os usuários no G2 relatam que o Azure Machine Learning tem uma pontuação mais alta em Escalabilidade (8,9) em comparação com o Posit (8,6), sugerindo que o Azure pode ser mais adequado para implantações em larga escala e para lidar com cargas de trabalho aumentadas.
- Os revisores mencionam que o Posit tem um forte foco em Colaboração com uma pontuação de 8,1, enquanto a pontuação do Azure Machine Learning nesta área não é especificada, indicando que o Posit pode fornecer melhores ferramentas para colaboração em equipe durante os projetos.
- Os usuários dizem que o Azure Machine Learning oferece melhor Qualidade de Suporte com uma pontuação de 8,6, em comparação com 8,1 do Posit, sugerindo que o Azure pode fornecer um serviço ao cliente e recursos de suporte mais eficazes para os usuários.
Azure Machine Learning vs Posit
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Azure Machine Learning mais fácil de usar e fazer negócios no geral. No entanto, os avaliadores sentiram que Posit é mais fácil de configurar. Ambos os produtos eram igualmente fáceis de administrar.
- Os revisores sentiram que Posit 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 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 Posit.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelPosit
Preço não disponívelTeste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelPosit
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
9.1
496
Facilidade de Uso
8.5
80
8.3
496
Facilidade de configuração
8.3
57
8.8
106
Facilidade de administração
8.3
49
8.3
90
Qualidade do Suporte
8.6
74
8.1
403
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
8.5
81
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
8.5
488
Recursos
Administração
Dados insuficientes disponíveis
8.7
76
Dados insuficientes disponíveis
9.2
82
Dados insuficientes disponíveis
8.2
76
Capacidades
Dados insuficientes disponíveis
9.0
89
Dados insuficientes disponíveis
8.9
67
Dados insuficientes disponíveis
8.9
55
Dados insuficientes disponíveis
8.8
59
Metodologia
Dados insuficientes disponíveis
9.1
77
Dados insuficientes disponíveis
9.5
85
Dados insuficientes disponíveis
9.3
82
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
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
8.6
29
Sistema
8.6
22
9.1
25
Desenvolvimento de Modelos
8.6
51
8.8
19
8.9
54
7.8
21
8.3
53
8.3
21
8.7
52
9.0
21
Desenvolvimento de Modelos
8.4
21
9.0
20
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
8.6
15
7.9
45
8.5
14
7.8
38
8.7
13
8.2
42
7.6
17
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.7
21
8.6
17
8.5
21
9.1
18
Implantação
8.8
50
8.4
19
8.7
51
8.9
18
8.9
51
8.7
19
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
Processamento e Distribuição de Big DataOcultar 10 recursosMostrar 10 recursos
Não há dados suficientes
8.5
11
Base de dados
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Integrações
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
Plataforma
Dados insuficientes disponíveis
7.9
8
Dados insuficientes disponíveis
8.7
10
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
Processamento
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.1
8
Construindo relatórios
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Plataforma
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
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Azure Machine Learning e Posit 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
Posit é categorizado como Análise Estatística e Processamento e Distribuição de Big Data
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Posit
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
19.1%
Tecnologia da informação e serviços
12.6%
Pesquisa
11.2%
Programas de computador
8.7%
Gestão Educacional
5.6%
Outro
42.8%
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
Podemos salvar nosso processo se não salvarmos um projeto?
2 Comentários
SL
Existem muitas maneiras de salvar resultados enquanto um script R é executado, veja a função saveRDS do R como um exemplo.
Para perguntas como esta sobre R,...Leia mais
Qual é a melhor maneira de executar código R dentro de uma rotina VBA?
1 Comentário
PB
Encontrei o mesmo tipo de problemas. Então descobri o PowerBI. Com o PowerBI e a ajuda do PowerQuery, estou me livrando de todos os motores VbA para...Leia mais
Qual software é usado para programação em R?
1 Comentário
SH
RStudio é o IDE mais popular para executar programas R e possui uma licença gratuita. O ambiente de software oficial R é um ambiente de software livre de...Leia mais
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