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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Empresa (56.4% 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 LearningSAS Model Manager
Classificação por Estrelas
(69)4.6 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (56.4% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre SAS Model ManagerResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Azure Machine Learning se destaca em Facilidade de Implantação com uma pontuação de 8,3, tornando mais fácil para as equipes começarem rapidamente em comparação com o SAS Model Manager, que tem uma pontuação inferior de 8,1. Os revisores mencionam que o processo de configuração simplificado do Azure reduz significativamente o tempo para produção.
- Os revisores mencionam que o SAS Model Manager se destaca em Treinamento de Modelos com uma pontuação de 8,8, que é superior à pontuação de 8,7 do Azure. Os usuários apreciam as robustas capacidades de treinamento e a variedade de algoritmos pré-construídos disponíveis no SAS, permitindo um desenvolvimento de modelos mais eficiente.
- Os usuários do G2 destacam a superior Escalabilidade do Azure Machine Learning com uma pontuação de 8,3, que está em paridade com a pontuação de 8,1 do SAS Model Manager. No entanto, os usuários no G2 observam que a infraestrutura do Azure é mais adequada para lidar com grandes conjuntos de dados e cargas de trabalho de alto volume, tornando-o uma escolha preferida para aplicações em nível empresarial.
- Os usuários dizem que ambas as plataformas oferecem fortes capacidades de Monitoramento, com pontuação de 8,9 cada. No entanto, os revisores mencionam que o Azure fornece métricas de desempenho em tempo real mais abrangentes, que são cruciais para manter a precisão e o desempenho do modelo ao longo do tempo.
- Os revisores mencionam que o Azure Machine Learning tem um Suporte a Linguagens mais flexível com uma pontuação de 8,9 em comparação com a pontuação de 8,6 do SAS Model Manager. Os usuários apreciam a capacidade de trabalhar com várias linguagens de programação, o que melhora a colaboração entre cientistas de dados com diferentes conjuntos de habilidades.
- Os usuários relatam que o recurso de Catalogação do SAS Model Manager, com pontuação de 7,8, é eficaz para organizar modelos, mas a abordagem do Azure para o Registro de Modelos é mais intuitiva, permitindo um controle de versão e gerenciamento mais fácil de modelos de aprendizado de máquina, o que é uma vantagem significativa para equipes que gerenciam múltiplos projetos.
Azure Machine Learning vs SAS Model Manager
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Azure Machine Learning mais fácil de usar, configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Azure Machine Learning no geral.
- Os revisores sentiram que Azure Machine Learning atende melhor às necessidades de seus negócios do que SAS Model Manager.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que SAS Model Manager é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do SAS Model Manager em relação ao Azure Machine Learning.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelSAS Model Manager
Preço não disponívelTeste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelSAS Model Manager
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
8.3
12
Facilidade de Uso
8.5
80
8.0
15
Facilidade de configuração
8.3
57
6.7
11
Facilidade de administração
8.3
49
7.3
8
Qualidade do Suporte
8.6
74
8.8
12
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
7.9
8
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
9.1
13
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
7.7
5
Dados insuficientes disponíveis
7.8
6
Dados insuficientes disponíveis
7.8
6
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
7.2
6
Dados insuficientes disponíveis
7.5
6
Dados insuficientes disponíveis
8.1
6
Dados insuficientes disponíveis
8.1
6
Dados insuficientes disponíveis
8.1
6
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
7.8
6
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
Operações
Dados insuficientes disponíveis
7.5
6
Dados insuficientes disponíveis
7.8
6
Dados insuficientes disponíveis
7.8
6
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
7.8
6
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
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
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
Aprendizado de MáquinaOcultar 4 recursosMostrar 4 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
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 SAS Model Manager é categorizado como Plataformas de MLOps
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
SAS Model Manager
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
61.8%
Hospital & Assistência à Saúde
5.5%
Bancário
5.5%
Segurança pública
3.6%
Engenharia mecânica ou industrial
3.6%
Outro
20.0%
Principais Alternativas
Discussões
Para que é usado o Azure Machine Learning Studio?
1 Comentário
AR
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