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Amazon SageMaker und IBM Watson Studio vergleichen 
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Kleinunternehmen (34.1% der Bewertungen)
Unternehmen (50.9% der Bewertungen)
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Amazon SageMaker
Sternebewertung
(44)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (34.1% der Bewertungen)
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Erfahren Sie mehr über Amazon SageMakerIBM Watson Studio
Sternebewertung
(165)4.2 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (50.9% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über IBM Watson StudioZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Amazon SageMaker in der "Einfachheit der Bereitstellung" mit einer Punktzahl von 9,8 hervorragend abschneidet, was es besonders benutzerfreundlich für Teams macht, die schnell maschinelle Lernmodelle implementieren möchten. Im Gegensatz dazu hat IBM Watson Studio, obwohl es immer noch stark ist, eine etwas niedrigere Punktzahl von 9,5 in diesem Bereich, was darauf hindeutet, dass einige Benutzer es etwas komplexer finden könnten, ihre Modelle bereitzustellen.
- Rezensenten erwähnen, dass Amazon SageMaker eine überlegene "Skalierbarkeit" mit einer Punktzahl von 9,0 bietet, was für Unternehmen, die Wachstum erwarten, entscheidend ist. IBM Watson Studio schneidet ebenfalls gut ab mit einer Punktzahl von 9,2, aber Benutzer haben festgestellt, dass die Skalierbarkeitsfunktionen von SageMaker robuster für größere Datensätze und Arbeitslasten sind.
- G2-Benutzer heben die "Qualität des Supports" als starken Punkt für Amazon SageMaker hervor, mit einer Punktzahl von 8,7, wobei viele Rezensenten die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams schätzen. Im Gegensatz dazu hat IBM Watson Studio eine niedrigere Punktzahl von 8,2, wobei einige Benutzer Bedenken hinsichtlich der Pünktlichkeit der Support-Antworten äußern.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die "Breite der Datenquellen" von Amazon SageMaker beeindruckend ist, mit einer Punktzahl von 8,9, was eine nahtlose Integration mit verschiedenen Datenquellen ermöglicht. IBM Watson Studio, obwohl ebenfalls stark, hat in diesem Bereich nicht so hohe Bewertungen erhalten, was darauf hindeutet, dass Benutzer möglicherweise weniger Optionen für die Datenkonnektivität finden.
- Rezensenten erwähnen, dass Amazon SageMaker im "Modelltraining" mit einer Punktzahl von 8,9 glänzt, wobei Benutzer die Effizienz und Effektivität der Plattform beim Trainieren von Modellen schätzen. IBM Watson Studio, mit einer Punktzahl von 9,0, ist wettbewerbsfähig, aber Benutzer haben festgestellt, dass die Trainingsfähigkeiten von SageMaker oft intuitiver und schneller sind.
- Benutzer sagen, dass die "No-Code"-Funktion in Amazon SageMaker, mit einer Punktzahl von 9,7, ein Wendepunkt für nicht-technische Benutzer ist, da sie es ihnen ermöglicht, Modelle ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu erstellen. IBM Watson Studio bietet ebenfalls No-Code-Optionen, erzielt jedoch mit 9,2 eine etwas niedrigere Punktzahl, was darauf hindeutet, dass SageMaker möglicherweise ein zugänglicheres Erlebnis für diejenigen bietet, die weniger mit Programmierung vertraut sind.
Hervorgehobene Produkte
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Amazon SageMaker vs IBM Watson Studio
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Amazon SageMaker einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Amazon SageMaker zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Amazon SageMaker den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Watson Studio.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Amazon SageMaker.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Amazon SageMaker gegenüber IBM Watson Studio.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon SageMaker
Keine Preisinformationen verfügbarIBM Watson Studio
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Amazon SageMaker
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM Watson Studio
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.7
36
8.3
122
Einfache Bedienung
8.5
37
8.0
123
Einfache Einrichtung
8.6
24
7.6
101
Einfache Verwaltung
8.4
20
7.8
95
Qualität der Unterstützung
8.6
32
8.2
114
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
20
8.0
94
Produktrichtung (% positiv)
9.0
35
8.5
116
Funktionen
Zugriff auf Datenquellen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
14
Daten-Interaktion
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
13
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
12
Exportieren von Daten
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
8
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.6
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen34 Funktionen ausblenden34 Funktionen anzeigen
8.9
35
8.9
41
system
8.1
18
9.0
12
8.9
16
8.5
13
9.1
15
9.1
13
Modellentwicklung
8.9
28
8.5
33
8.2
27
8.8
34
8.4
32
8.5
35
8.9
32
8.3
36
Modellentwicklung
8.6
18
9.1
13
8.8
18
9.0
13
8.4
18
9.4
13
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
25
8.5
27
9.1
27
8.5
34
8.9
24
Funktion nicht verfügbar
9.0
27
8.6
28
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.7
15
9.7
10
9.2
16
8.9
12
9.0
16
Funktion nicht verfügbar
9.1
17
9.0
12
Einsatz
8.7
31
8.5
32
8.6
31
8.6
33
9.1
30
8.6
30
Einsatz
9.1
17
9.3
12
8.5
17
9.2
12
9.2
16
9.3
12
Generative KI
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einrichtung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
6
Daten
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Analyse
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Anpassung
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Statistisches Tool
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
15
Datenanalyse
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
14
Entscheidungsfindung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
15
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
14
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Amazon SageMaker und IBM Watson Studio sind kategorisiert als MLOps-Plattformen und Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon SageMaker
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM Watson Studio
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
17.1%
Computersoftware
17.1%
Marketing und Werbung
4.9%
Internet
4.9%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
4.9%
Andere
51.2%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.4%
Computersoftware
13.2%
Telekommunikation
8.2%
Banking
7.5%
Bildungsmanagement
5.7%
Andere
49.1%
Hilfreichste Bewertungen
Amazon SageMaker
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
AWS Sagemaker ist einer der besten Dienste, der Datenwissenschaftlern helfen kann und Entwicklern ermöglicht, schnell und einfach Machine-Learning-Modelle in beliebigem Umfang und zu jeder Zeit zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Wenn es um die Bereitstellung eigener Algorithmen geht, ist es etwas schwieriger im Vergleich zu Azure.
IBM Watson Studio
Hilfreichste positive Bewertung
Nita K.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Einheitliche Plattform zur Integration von ML-Modellen zusammen mit Watson und anderen Anwendungen.
Hilfreichste kritische Bewertung
Chris E.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Dies ist im Grunde SPSS Modeler, aber in der Cloud. Es leidet unter den gleichen Problemen, die Modeler aus der Perspektive der Datenwissenschaft/ML-Entwicklung hatte, wenig Möglichkeit, Elemente Ihres Modellstapels anzupassen, umständliche Integration mit...
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
AWS Sagemaker ist einer der besten Dienste, der Datenwissenschaftlern helfen kann und Entwicklern ermöglicht, schnell und einfach Machine-Learning-Modelle in beliebigem Umfang und zu jeder Zeit zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.
Nita K.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Einheitliche Plattform zur Integration von ML-Modellen zusammen mit Watson und anderen Anwendungen.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Wenn es um die Bereitstellung eigener Algorithmen geht, ist es etwas schwieriger im Vergleich zu Azure.
Chris E.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Dies ist im Grunde SPSS Modeler, aber in der Cloud. Es leidet unter den gleichen Problemen, die Modeler aus der Perspektive der Datenwissenschaft/ML-Entwicklung hatte, wenig Möglichkeit, Elemente Ihres Modellstapels anzupassen, umständliche Integration mit...
Top-Alternativen
Diskussionen
Was ist der beste Weg, um Sagemaker-Modelle mit Kubernetes zu integrieren?
1 Kommentar
VJ
Es tut mir leid, ich kann den Inhalt der angegebenen URL nicht direkt übersetzen. Wenn Sie jedoch Text aus dem Blogbeitrag bereitstellen, kann ich Ihnen bei...Mehr erfahren
Wie erreiche ich mit dieser Plattform die meisten meiner Entwickler?
1 Kommentar
VJ
Sie können den Zugriff über IAM-Benutzer und -Rollen verwalten und ihnen je nach Bedarf Zugriff gewähren. Sagemaker verfügt standardmäßig über alle...Mehr erfahren
Amazon SageMaker hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
IBM Watson Studio hat keine Diskussionen mit Antworten
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