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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Empresa (40.3% 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 LearningQlik Predict
Classificação por Estrelas
(81)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (40.3% 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 Qlik AutoML se destaca em suas capacidades de Ingestão e Manipulação de Dados, com uma pontuação de 7,9, enquanto o Azure Machine Learning brilha com uma pontuação mais alta de 8,7, indicando um conjunto de recursos mais robusto para lidar com tarefas de preparação de dados.
- Os revisores mencionam que a interface de Arrastar e Soltar do Qlik AutoML é amigável, com uma pontuação de 8,3, mas o Azure Machine Learning oferece uma experiência ainda melhor com uma pontuação de 8,7, facilitando para os usuários a construção de modelos sem amplo conhecimento de codificação.
- Os usuários do G2 destacam que o Azure Machine Learning oferece capacidades superiores de Treinamento de Modelos, com uma pontuação de 8,8 em comparação com os 8,5 do Qlik AutoML, sugerindo que a plataforma da Azure pode ser mais eficiente para treinar modelos complexos.
- Os usuários no G2 relatam que o Qlik AutoML tem um forte foco em Algoritmos Pré-Construídos, com uma pontuação de 8,8, o que é benéfico para usuários que buscam soluções rápidas, enquanto a pontuação de 8,2 do Azure Machine Learning indica menos opções pré-construídas.
- Os revisores dizem que a Escalabilidade do Azure Machine Learning é um recurso de destaque, com uma pontuação de 9,2, em comparação com os 8,5 do Qlik AutoML, tornando-o uma escolha melhor para empresas que esperam escalar suas operações de aprendizado de máquina.
- Os usuários relatam que a Qualidade do Suporte do Qlik AutoML é elogiável, com uma pontuação de 8,7, enquanto o Azure Machine Learning segue de perto com 8,6, indicando que ambas as plataformas oferecem um suporte ao cliente sólido, mas o Qlik pode ter uma ligeira vantagem na satisfação do usuário.
Azure Machine Learning vs Qlik Predict
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam Qlik Predict mais fácil de usar, configurar e administrar. Também preferiram fazer negócios com Qlik Predict em geral.
- Tanto Azure Machine Learning quanto Qlik Predict atendem aos requisitos de nossos revisores em uma taxa comparável.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Qlik Predict é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Azure Machine Learning em relação ao Qlik Predict.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelQlik Predict
Included with Qlik Sense Enterprise
Grátis
- 2 Modelos Implantados
Teste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelQlik Predict
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
8.5
65
Facilidade de Uso
8.5
80
8.9
65
Facilidade de configuração
8.3
57
9.0
31
Facilidade de administração
8.3
49
8.7
29
Qualidade do Suporte
8.6
74
8.7
59
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
8.9
30
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
8.7
61
Recursos
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
8.2
33
Sistema
8.6
22
7.9
26
Desenvolvimento de Modelos
8.6
51
Recurso Não Disponível
8.9
54
8.6
28
8.3
53
8.7
29
8.7
52
8.5
28
Desenvolvimento de Modelos
8.4
21
8.3
27
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
Recurso Não Disponível
7.9
45
8.0
21
7.8
38
7.4
11
8.2
42
Recurso Não Disponível
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.7
21
7.8
18
8.5
21
Recurso Não Disponível
Implantação
8.8
50
8.2
27
8.7
51
8.1
27
8.9
51
8.5
28
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
Ferramenta Estatística
Dados insuficientes disponíveis
7.7
20
Dados insuficientes disponíveis
7.5
25
Dados insuficientes disponíveis
8.2
26
Análise de dados
Dados insuficientes disponíveis
8.0
31
Dados insuficientes disponíveis
8.4
31
Tomada de decisão
Dados insuficientes disponíveis
8.7
29
Dados insuficientes disponíveis
8.4
30
Dados insuficientes disponíveis
8.0
29
Dados insuficientes disponíveis
7.6
26
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Azure Machine Learning e Qlik Predict é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina e Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Categorias Únicas
Azure Machine Learning é categorizado como Plataformas de MLOps, Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), e Infraestrutura de IA Generativa
Qlik Predict é categorizado como Análise Preditiva
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Qlik Predict
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
9.1%
Recrutamento e seleção
5.2%
Varejo
5.2%
Hospital & Assistência à Saúde
5.2%
Serviços financeiros
5.2%
Outro
70.1%
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
Como faço para obter acesso ao Kraken?
1 Comentário
Resposta Oficial de Qlik Predict
Inscrever-se:
Para inscrever um novo usuário no Kraken, vá para https://kraken.bigsquid.com e clique na guia Inscrever-se.
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Resposta Oficial de Qlik Predict
Requisitos do S3:
Configurar o Kraken para se conectar ao seu ambiente S3 requer a geração de uma Chave de Acesso e Chave de Acesso Secreta antes de criar...Leia mais
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1 Comentário
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Requisitos do Snowflake:
Configurar o Kraken para se conectar ao seu ambiente Snowflake requer um usuário que tenha acesso de leitura e escrita ao banco de...Leia mais
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