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- Azure Machine Learning Studio-vs-IBM Watson Studio
Azure Machine Learning und IBM Watson Studio vergleichen 
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Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Unternehmen (50.9% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Azure Machine Learning
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
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Erfahren Sie mehr über Azure Machine LearningIBM Watson Studio
Sternebewertung
(165)4.2 von 5
Marktsegmente
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Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über IBM Watson StudioZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Azure Machine Learning in der "Einfachheit der Bereitstellung" mit einer Punktzahl von 9,8 hervorragend abschneidet, was es besonders benutzerfreundlich für Teams macht, die schnell maschinelle Lernlösungen 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 Benutzer bei der Bereitstellung auf etwas mehr Komplexität stoßen könnten.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Machine Learning überlegenen "Datenquellenzugang" mit einer Breitenpunktzahl von 8,9 und einer Datenverbindungsleichtigkeit von 9,3 bietet, was eine nahtlose Integration verschiedener Datenquellen ermöglicht. IBM Watson Studio, obwohl wettbewerbsfähig, erreicht nicht dieses Maß an Flexibilität, was Benutzer einschränken könnte, die vielfältige Dateneingaben benötigen.
- G2-Benutzer heben die "Qualität des Supports" von Azure Machine Learning mit einer Punktzahl von 8,6 hervor, was auf eine starke Kundendienst-Erfahrung hinweist. Im Gegensatz dazu deutet die Supportqualität von IBM Watson Studio, bewertet mit 8,2, darauf hin, dass Benutzer möglicherweise nicht das gleiche Maß an Unterstützung erhalten, was ihre Gesamterfahrung beeinträchtigen könnte.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Azure Machine Learning im "Modelltraining" mit einer Punktzahl von 8,7 glänzt und robuste Werkzeuge für die Entwicklung und Verfeinerung von Modellen bietet. IBM Watson Studio, obwohl immer noch effektiv, hat eine niedrigere Punktzahl von 8,3, was auf weniger Funktionen oder weniger intuitive Prozesse für das Modelltraining hinweisen könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass die "Skalierbarkeit" von Azure Machine Learning mit 9,0 bewertet wird, was es zu einer starken Wahl für Unternehmen macht, die ihre maschinellen Lernfähigkeiten ausbauen möchten. Im Vergleich dazu deutet die Skalierbarkeitspunktzahl von IBM Watson Studio von 8,6 darauf hin, dass es möglicherweise nicht so effektiv mit groß angelegten Operationen umgehen kann, was für größere Organisationen ein Anliegen sein könnte.
- Benutzer sagen, dass die "No-Code"-Fähigkeiten von Azure Machine Learning mit einer Punktzahl von 9,7 hoch gelobt werden, was es für Benutzer ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zugänglich macht. IBM Watson Studio, obwohl es No-Code-Optionen bietet, erreicht nicht das gleiche Maß an Benutzerfreundlichkeit, was nicht-technische Benutzer davon abhalten könnte, seine Funktionen vollständig zu nutzen.
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Azure Machine Learning vs IBM Watson Studio
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Azure Machine Learning einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Azure Machine Learning zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure Machine Learning den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als IBM Watson Studio.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Azure Machine Learning.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure Machine Learning gegenüber IBM Watson Studio.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarIBM Watson Studio
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM Watson Studio
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
8.3
122
Einfache Bedienung
8.5
80
8.0
123
Einfache Einrichtung
8.3
57
7.6
101
Einfache Verwaltung
8.3
49
7.8
95
Qualität der Unterstützung
8.6
74
8.2
114
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
8.0
94
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
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
8.5
56
8.9
41
system
8.6
22
9.0
12
8.9
21
8.5
13
8.7
22
9.1
13
Modellentwicklung
8.6
51
8.5
33
8.9
54
8.8
34
8.3
53
8.5
35
8.7
52
8.3
36
Modellentwicklung
8.1
21
9.1
13
8.7
21
9.0
13
8.4
21
9.4
13
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.1
45
8.5
27
7.9
45
8.5
34
7.8
38
Funktion nicht verfügbar
8.2
42
8.6
28
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.3
21
9.7
10
8.7
21
8.9
12
8.6
20
Funktion nicht verfügbar
8.5
21
9.0
12
Einsatz
8.8
50
8.5
32
8.7
51
8.6
33
8.9
51
8.6
30
Einsatz
8.9
21
9.3
12
8.8
21
9.2
12
9.1
21
9.3
12
Generative KI
8.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
10
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
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
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
Azure Machine Learning und IBM Watson Studio sind kategorisiert als MLOps-Plattformen und Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Azure Machine Learning ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps) und Generative KI-Infrastruktur
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Machine Learning
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
28.2%
Computersoftware
14.1%
Unternehmensberatung
8.2%
Bildungsmanagement
5.9%
hochschulbildung
4.7%
Andere
38.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
16.4%
Computersoftware
13.2%
Telekommunikation
8.2%
Banking
7.5%
Bildungsmanagement
5.7%
Andere
49.1%
Hilfreichste Bewertungen
Azure Machine Learning
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung
Der schnelle und einfache Weg, komplexe prädiktive Modelle zu erstellen, ohne viel von der Programmierung zu wissen. Die Organisation der Daten und die Möglichkeit, notwendige R- und Python-Skripte auf den Daten auszuführen, machte es etwas einfacher.
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Unternehmensberatung
Ich mag den Preis nicht, zu dem sich Azure vermarktet. Es macht keinen Sinn, so viel zu verlangen, angesichts ihrer niedrigeren Kosten im Vergleich zu den Mitbewerbern.
IBM Watson Studio
Hilfreichste positive Bewertung
Silveira L.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Es hat gute Funktionen und Optionen zum Teilen von Dateien und sensiblen Inhalten. Mir gefielen der Cloud-Speicher, die Datenanalyse und der Text.
Hilfreichste kritische Bewertung
Walter P.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Ich mag es nicht, dass es außer Llama2 nur kleine und selten verwendete Sprachmodelle gibt.
Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung
Der schnelle und einfache Weg, komplexe prädiktive Modelle zu erstellen, ohne viel von der Programmierung zu wissen. Die Organisation der Daten und die Möglichkeit, notwendige R- und Python-Skripte auf den Daten auszuführen, machte es etwas einfacher.
Silveira L.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Es hat gute Funktionen und Optionen zum Teilen von Dateien und sensiblen Inhalten. Mir gefielen der Cloud-Speicher, die Datenanalyse und der Text.
Verifizierter Benutzer in Unternehmensberatung
Ich mag den Preis nicht, zu dem sich Azure vermarktet. Es macht keinen Sinn, so viel zu verlangen, angesichts ihrer niedrigeren Kosten im Vergleich zu den Mitbewerbern.
Walter P.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Ich mag es nicht, dass es außer Llama2 nur kleine und selten verwendete Sprachmodelle gibt.
Top-Alternativen
Diskussionen
Wofür wird Azure Machine Learning Studio verwendet?
1 Kommentar
AR
Kurz gesagt, um hochwertige Modelle schneller und mit Vertrauen zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten.Mehr erfahren
Azure Machine Learning hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
IBM Watson Studio hat keine Diskussionen mit Antworten
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