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Comparar Azure Machine Learning y Google Cloud AutoML 
Vistazo
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Pequeña empresa (36.0% de las reseñas)
Precios de Nivel de Entrada
No hay precios disponibles
No hay precios disponibles
Azure Machine Learning
Calificación Estelar
(88)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
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Aprende más sobre Azure Machine LearningGoogle Cloud AutoML
Calificación Estelar
(25)4.2 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (36.0% de las reseñas)
Precios de Nivel de Entrada
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Aprende más sobre Google Cloud AutoMLResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Azure Machine Learning sobresale en Facilidad de Configuración con una puntuación de 8.4, mientras que Google Cloud AutoML queda atrás con 7.3. Los revisores mencionan que el proceso de incorporación simplificado de Azure facilita que los equipos comiencen rápidamente.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning ofrece una Calidad de Soporte superior con una puntuación de 8.6 en comparación con el 7.6 de Google Cloud AutoML. Los usuarios en G2 aprecian el servicio al cliente receptivo y la extensa documentación proporcionada por Azure.
- Los usuarios dicen que Azure Machine Learning destaca en Escalabilidad con una puntuación de 8.9, mientras que Google Cloud AutoML obtiene 9.2. Sin embargo, los revisores mencionan que la infraestructura de Google Cloud permite una asignación de recursos más flexible, lo que lo convierte en un fuerte competidor para proyectos a gran escala.
- Los usuarios de G2 informan que las características de Desarrollo de Modelos de Azure Machine Learning, particularmente sus Algoritmos Preconstruidos con una puntuación de 8.3, son robustas, pero la puntuación de 8.2 de Google Cloud AutoML indica que también proporciona herramientas valiosas para el entrenamiento de modelos y la ingeniería de características.
- Los usuarios en G2 destacan que las capacidades de Ingesta y Manipulación de Datos de Azure Machine Learning obtienen una puntuación de 8.7, lo que facilita la preparación de datos para el análisis. En contraste, las características de Google Cloud AutoML en esta área son menos enfatizadas, lo que lleva a cierta frustración entre los usuarios.
- Los revisores mencionan que las opciones de Despliegue de Azure Machine Learning, particularmente su Servicio Gestionado con una puntuación de 8.8, son fáciles de usar, mientras que las características de despliegue de Google Cloud AutoML, aunque efectivas, se perciben como ligeramente menos intuitivas.
Azure Machine Learning vs Google Cloud AutoML
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Google Cloud AutoML es más fácil de usar. Sin embargo, prefirieron la facilidad de configuración para Azure Machine Learning junto con la administración. Los revisores acordaron que ambos proveedores facilitan igualmente hacer negocios en general.
- Los revisores consideraron que Google Cloud AutoML satisface mejor las necesidades de su empresa que Azure Machine Learning.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Azure Machine Learning es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Azure Machine Learning sobre Google Cloud AutoML.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesGoogle Cloud AutoML
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleGoogle Cloud AutoML
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
8.8
16
Facilidad de uso
8.5
80
8.6
16
Facilidad de configuración
8.3
57
7.8
13
Facilidad de administración
8.3
49
8.2
14
Calidad del soporte
8.6
74
7.7
16
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
8.6
13
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
8.3
14
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 34 característicasMostrar 34 características
8.5
56
No hay suficientes datos
Sistema
8.6
22
No hay suficientes datos disponibles
8.9
21
No hay suficientes datos disponibles
8.7
22
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de modelos
8.6
51
No hay suficientes datos disponibles
8.9
54
No hay suficientes datos disponibles
8.3
53
No hay suficientes datos disponibles
8.7
52
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de modelos
8.1
21
No hay suficientes datos disponibles
8.7
21
No hay suficientes datos disponibles
8.4
21
No hay suficientes datos disponibles
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.1
45
No hay suficientes datos disponibles
7.9
45
No hay suficientes datos disponibles
7.8
38
No hay suficientes datos disponibles
8.2
42
No hay suficientes datos disponibles
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.3
21
No hay suficientes datos disponibles
8.7
21
No hay suficientes datos disponibles
8.6
20
No hay suficientes datos disponibles
8.5
21
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue
8.8
50
No hay suficientes datos disponibles
8.7
51
No hay suficientes datos disponibles
8.9
51
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue
8.9
21
No hay suficientes datos disponibles
8.8
21
No hay suficientes datos disponibles
9.1
21
No hay suficientes datos disponibles
IA generativa
8.5
10
No hay suficientes datos disponibles
8.2
10
No hay suficientes datos disponibles
7.5
10
No hay suficientes datos disponibles
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Azure Machine Learning y Google Cloud AutoML está categorizado como Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
Azure Machine Learning está categorizado como Plataformas de MLOps, Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps), y Infraestructura de IA Generativa
Google Cloud AutoML no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Azure Machine Learning
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Google Cloud AutoML
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Pequeña Empresa
(50 o menos empleados)
Mediana Empresa
(51-1000 empleados)
Empresa
(> 1000 empleados)
Industria de los revisores
Tecnología de la Información y Servicios
28.2%
Software informático
14.1%
Consultoría de Gestión
8.2%
Gestión de la educación
5.9%
Educación Superior
4.7%
Otro
38.8%
Tecnología de la Información y Servicios
16.0%
Investigación
12.0%
Consultoría
4.0%
venta al por menor
4.0%
Desarrollo de programas
4.0%
Otro
60.0%
Reseñas más útiles
Azure Machine Learning
Reseña favorable más útil
Gaurav P.
Usuario verificado en Software de Computadora
Lo que más me gusta de Azure Machine es la facilidad de uso para usuarios normales y la experiencia del usuario.
Reseña crítica más útil
Edoardo C.
Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios
Azure Machine Learning no es lo suficientemente flexible para las personas que son capaces de hacer aprendizaje automático mediante programación, incluso si permite a los usuarios agregar algo de código personalizado.
Google Cloud AutoML
Reseña favorable más útil
Usuario verificado en Petróleo y energía
usando Cloud Auto ML como un bloque de construcción para problemas complicados de visión por computadora. Qué rápido entrena, haciendo claramente una gran implementación de aprendizaje por transferencia.
Reseña crítica más útil
Usuario verificado en Bienes de Consumo
No hay nada que no guste, pero tal vez sea lento.
Gaurav P.
Usuario verificado en Software de Computadora
Lo que más me gusta de Azure Machine es la facilidad de uso para usuarios normales y la experiencia del usuario.
Usuario verificado en Petróleo y energía
usando Cloud Auto ML como un bloque de construcción para problemas complicados de visión por computadora. Qué rápido entrena, haciendo claramente una gran implementación de aprendizaje por transferencia.
Edoardo C.
Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios
Azure Machine Learning no es lo suficientemente flexible para las personas que son capaces de hacer aprendizaje automático mediante programación, incluso si permite a los usuarios agregar algo de código personalizado.
Usuario verificado en Bienes de Consumo
No hay nada que no guste, pero tal vez sea lento.
Principales Alternativas
Discusiones
¿Para qué se utiliza Azure Machine Learning Studio?
1 comentario
AR
En resumen, para construir, desplegar y gestionar modelos de alta calidad más rápido y con confianza.Leer más
Azure Machine Learning no tiene más discusiones con respuestas
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