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- Oracle Data Science Cloud Service
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Azure Machine Learning und Oracle Data Science Cloud Service vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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Azure Machine Learning
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Azure Machine LearningOracle Data Science Cloud Service
Sternebewertung
(6)3.7 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Oracle Data Science Cloud ServicePreisgestaltung
Einstiegspreis
Azure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarOracle Data Science Cloud Service
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Azure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarOracle Data Science Cloud Service
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
81
Nicht genügend Daten
Einfache Bedienung
8.5
80
Nicht genügend Daten
Einfache Einrichtung
8.3
57
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
8.3
49
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.6
74
Nicht genügend Daten
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
47
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.0
80
Nicht genügend Daten
Funktionen
MLOps-Plattformen22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Einsatz
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
Einsatz
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
Management
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
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Nicht genügend Daten
system
8.6
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.6
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
54
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
53
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
52
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.1
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.1
45
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
45
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
38
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
42
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.3
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
20
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.8
50
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
51
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.9
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
21
Nicht genügend Daten verfügbar
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
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure Machine Learning und Oracle Data Science Cloud Service sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Azure Machine Learning ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), und Generative KI-Infrastruktur
Oracle Data Science Cloud Service hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure Machine Learning
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Oracle Data Science Cloud Service
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
33.3%
Bildungsmanagement
33.3%
Computernetzwerke
33.3%
‐
‐
Andere
0.0%
Hilfreichste Bewertungen
Azure Machine Learning
Hilfreichste positive Bewertung
Gaurav P.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Das, was ich am meisten an Azure Machine mag, ist die Benutzerfreundlichkeit für normale Benutzer und die Benutzererfahrung.
Hilfreichste kritische Bewertung
Edoardo C.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Azure Machine Learning ist nicht flexibel genug für Personen, die in der Lage sind, Machine Learning durch Codierung durchzuführen, selbst wenn es den Benutzern erlaubt, benutzerdefinierten Code hinzuzufügen.
Oracle Data Science Cloud Service
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Computernetzwerke
Der Oracle Data Science Cloud Service ermöglicht es Data-Science-Teams, ihre Arbeit einfach zu organisieren, auf Daten und Rechenressourcen zuzugreifen sowie Modelle auf der Oracle Cloud zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu verwalten. Die...
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Es gibt einige Komponenten, die in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit nicht so zugänglich sind.
Gaurav P.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Das, was ich am meisten an Azure Machine mag, ist die Benutzerfreundlichkeit für normale Benutzer und die Benutzererfahrung.
Verifizierter Benutzer in Computernetzwerke
Der Oracle Data Science Cloud Service ermöglicht es Data-Science-Teams, ihre Arbeit einfach zu organisieren, auf Daten und Rechenressourcen zuzugreifen sowie Modelle auf der Oracle Cloud zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu verwalten. Die...
Edoardo C.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Azure Machine Learning ist nicht flexibel genug für Personen, die in der Lage sind, Machine Learning durch Codierung durchzuführen, selbst wenn es den Benutzern erlaubt, benutzerdefinierten Code hinzuzufügen.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Es gibt einige Komponenten, die in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit nicht so zugänglich sind.
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
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