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Alteryx
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Pequeno negócio (50.4% das avaliações)
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Azure Machine Learning
Classificação por Estrelas
(88)4.3 de 5
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Saiba mais sobre Azure Machine LearningTensorFlow
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Saiba mais sobre TensorFlowResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o TensorFlow se destaca em Treinamento de Modelos com uma pontuação de 9,3, destacando suas capacidades robustas para aplicações de aprendizado profundo, enquanto o Azure Machine Learning tem uma pontuação de 8,7, indicando que pode não ser tão poderoso nessa área.
- Os revisores mencionam que o Azure Machine Learning oferece uma Facilidade de Uso superior com uma pontuação de 8,6 em comparação com os 7,6 do TensorFlow, tornando-o mais acessível para iniciantes e aqueles que procuram uma interface amigável.
- Os usuários do G2 observam que o TensorFlow brilha em Escalabilidade com uma pontuação de 9,1, o que é crucial para projetos de aprendizado de máquina em larga escala, enquanto o Azure Machine Learning tem uma pontuação ligeiramente inferior de 8,9, sugerindo que pode enfrentar desafios ao lidar com cargas de trabalho extensas.
- Os usuários no G2 destacam que o Azure Machine Learning oferece uma melhor funcionalidade de Arrastar e Soltar com uma pontuação de 8,7, facilitando a construção de modelos visualmente, enquanto a pontuação de 7,8 do TensorFlow indica uma experiência menos intuitiva nesse aspecto.
- Os revisores mencionam que a pontuação de Algoritmos Pré-Construídos do TensorFlow de 8,6 é um ponto forte, mas a pontuação de 8,3 do Azure Machine Learning mostra que ele ainda oferece uma seleção decente, embora não tão extensa quanto as ofertas do TensorFlow.
- Os usuários dizem que a pontuação de Serviço Gerenciado do Azure Machine Learning de 8,8 reflete seu forte suporte para implantações baseadas em nuvem, enquanto a pontuação de 8,4 do TensorFlow sugere que ele pode não ser tão otimizado para serviços gerenciados, o que pode impactar a facilidade de implantação.
Azure Machine Learning vs TensorFlow
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Azure Machine Learning mais fácil de usar e administrar. Os avaliadores também sentiram que Azure Machine Learning facilitava mais os negócios no geral. No entanto, os avaliadores sentiram que os produtos são igualmente fáceis de configurar.
- Os revisores sentiram que TensorFlow 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 TensorFlow é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do TensorFlow em relação ao Azure Machine Learning.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelTensorFlow
Preço não disponívelTeste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelTensorFlow
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
9.2
117
Facilidade de Uso
8.5
80
8.0
120
Facilidade de configuração
8.3
57
8.3
98
Facilidade de administração
8.3
49
7.9
39
Qualidade do Suporte
8.6
74
8.7
104
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
8.3
36
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
9.3
115
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
8.4
102
Sistema
8.6
22
8.6
70
Desenvolvimento de Modelos
8.6
51
8.9
96
8.9
54
7.2
82
8.3
53
8.8
96
8.7
52
9.2
95
Desenvolvimento de Modelos
8.4
21
9.0
69
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
9.1
93
7.9
45
9.0
88
7.8
38
8.8
86
8.2
42
9.4
95
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.7
21
8.7
64
8.5
21
9.2
67
Implantação
8.8
50
8.5
80
8.7
51
8.7
89
8.9
51
9.0
89
IA generativa
8.5
10
8.0
11
8.2
10
7.7
11
7.5
10
8.0
11
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
7.3
5
Dados insuficientes disponíveis
7.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.0
5
Dados insuficientes disponíveis
8.7
5
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
7.0
5
Dados insuficientes disponíveis
7.7
5
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 TensorFlow 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
TensorFlow 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.)
TensorFlow
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
27.9%
Tecnologia da informação e serviços
20.2%
Pesquisa
7.8%
Segurança de Redes de Computadores e Computadores
4.7%
Gestão Educacional
3.1%
Outro
36.4%
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
O que é o TensorFlow e por que ele é usado?
2 Comentários
PS
TensorFlow é uma biblioteca de código aberto que permite gerar vários modelos de IA/ML/DL.Leia mais
TensorFlow não possui mais discussões com respostas
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