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Vistazo
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Azure Machine Learning
Calificación Estelar
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Aprende más sobre Azure Machine LearningVertex AI
Calificación Estelar
(572)4.3 de 5
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Aprende más sobre Vertex AIResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Vertex AI sobresale en sus capacidades de cifrado de datos de IA, logrando una puntuación de 9.2, lo que los revisores mencionan proporciona una seguridad robusta para datos sensibles. En contraste, Azure Machine Learning, aunque sigue siendo fuerte, obtiene una puntuación ligeramente inferior de 8.2 en esta área.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning ofrece características superiores de procesamiento de lenguaje natural, con una puntuación de 7.9 en comparación con el 8.6 de Vertex AI. Los usuarios aprecian la comprensión matizada y las capacidades de generación que ofrece Azure, lo que lo convierte en una opción preferida para aplicaciones con mucho texto.
- Los usuarios de G2 destacan la escalabilidad del entrenamiento de modelos de IA de Vertex AI con una puntuación de 8.5, lo que los revisores dicen permite un manejo eficiente de grandes conjuntos de datos. Sin embargo, Azure Machine Learning obtiene una puntuación más alta de 8.7, lo que indica una infraestructura más robusta para escalar el entrenamiento de modelos.
- Los usuarios en G2 informan que Azure Machine Learning destaca en la facilidad de configuración, con una puntuación de 8.4, lo que los revisores mencionan lo hace más accesible para equipos con experiencia técnica limitada. Vertex AI, aunque sigue siendo fácil de usar, obtiene una puntuación ligeramente inferior de 8.2.
- Los revisores mencionan que la característica de alta disponibilidad de IA de Vertex AI obtiene una impresionante puntuación de 9.2, lo que indica un fuerte compromiso con el tiempo de actividad y la fiabilidad. Azure Machine Learning, aunque competitivo, obtiene una puntuación más baja en esta área, lo que los usuarios dicen podría afectar aplicaciones críticas para el negocio.
- Los usuarios dicen que las capacidades de monitoreo de modelos de Azure Machine Learning, con una puntuación de 8.5, proporcionan información completa sobre el rendimiento del modelo, lo que los revisores aprecian para mantener la precisión del modelo a lo largo del tiempo. Vertex AI, con una puntuación de 8.6, también es fuerte pero carece de algunas de las características avanzadas que se encuentran en Azure.
Azure Machine Learning vs Vertex AI
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Azure Machine Learning es más fácil de usar, configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Azure Machine Learning.
- Los revisores consideraron que Vertex AI 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 Vertex AI sobre Azure Machine Learning.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
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- Integración de extremo a extremo para datos e IA
Prueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleVertex AI
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Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
8.6
346
Facilidad de uso
8.5
80
8.3
353
Facilidad de configuración
8.3
57
8.2
272
Facilidad de administración
8.3
49
8.0
143
Calidad del soporte
8.6
74
8.2
325
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
8.2
137
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
9.2
338
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.4
70
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.4
64
No hay suficientes datos disponibles
8.2
65
No hay suficientes datos disponibles
8.4
65
No hay suficientes datos disponibles
8.4
61
No hay suficientes datos disponibles
8.8
61
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.5
65
No hay suficientes datos disponibles
8.3
64
No hay suficientes datos disponibles
8.4
63
No hay suficientes datos disponibles
8.5
63
No hay suficientes datos disponibles
8.8
61
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.4
61
No hay suficientes datos disponibles
8.5
60
No hay suficientes datos disponibles
8.1
61
No hay suficientes datos disponibles
8.2
61
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.3
61
No hay suficientes datos disponibles
8.5
62
No hay suficientes datos disponibles
8.5
62
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.3
60
No hay suficientes datos disponibles
8.5
61
No hay suficientes datos disponibles
8.4
60
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.1
26
No hay suficientes datos disponibles
8.5
26
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 34 característicasMostrar 34 características
8.5
56
8.4
175
Sistema
8.6
22
8.3
136
8.9
21
8.2
138
8.7
22
7.9
133
Desarrollo de modelos
8.6
51
8.4
165
8.9
54
7.9
142
8.3
53
8.5
163
8.7
52
8.5
165
Desarrollo de modelos
8.1
21
8.4
131
8.7
21
8.5
133
8.4
21
8.4
131
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.1
45
8.3
163
7.9
45
8.5
159
7.8
38
8.3
158
8.2
42
8.3
141
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.3
21
8.4
134
8.7
21
8.5
131
8.6
20
8.3
129
8.5
21
8.4
130
Despliegue
8.8
50
8.3
157
8.7
51
8.3
158
8.9
51
8.6
157
Despliegue
8.9
21
8.3
129
8.8
21
8.3
130
9.1
21
8.4
131
IA generativa
8.5
10
8.2
67
8.2
10
8.5
67
7.5
10
8.2
68
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
8.5
19
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
9.2
18
No hay suficientes datos disponibles
8.7
18
No hay suficientes datos disponibles
8.7
18
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.1
18
No hay suficientes datos disponibles
8.1
18
No hay suficientes datos disponibles
8.4
18
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.6
18
No hay suficientes datos disponibles
8.2
18
No hay suficientes datos disponibles
8.7
18
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.8
18
No hay suficientes datos disponibles
8.4
18
No hay suficientes datos disponibles
9.3
18
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.5
18
No hay suficientes datos disponibles
8.4
18
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
No hay suficientes datos
8.6
53
Integración - Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.6
52
Aprendizaje - Aprendizaje automático
No hay suficientes datos disponibles
8.6
51
No hay suficientes datos disponibles
8.4
50
No hay suficientes datos disponibles
8.8
51
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
8.9
16
No hay suficientes datos disponibles
8.8
16
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.9
16
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
16
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.0
16
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.2
16
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
16
No hay suficientes datos disponibles
8.4
16
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.0
15
No hay suficientes datos disponibles
9.0
15
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.0
15
No hay suficientes datos disponibles
9.2
15
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.2
16
No hay suficientes datos disponibles
8.8
16
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.9
16
Constructores de Agentes de IAOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Personalización - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.5
17
No hay suficientes datos disponibles
7.5
17
No hay suficientes datos disponibles
8.2
16
Funcionalidad - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
7.9
17
No hay suficientes datos disponibles
6.8
17
No hay suficientes datos disponibles
8.3
16
No hay suficientes datos disponibles
6.8
17
Datos y Análisis - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
7.6
16
No hay suficientes datos disponibles
7.8
17
No hay suficientes datos disponibles
7.9
17
Integración - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.8
17
No hay suficientes datos disponibles
7.8
17
No hay suficientes datos disponibles
8.1
17
No hay suficientes datos disponibles
7.5
17
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Azure Machine Learning y Vertex AI está categorizado como Plataformas de MLOps, Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps), Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, y Infraestructura de IA Generativa
Categorías Únicas
Azure Machine Learning no tiene categorías únicas
Vertex AI está categorizado como Aprendizaje Automático y Constructores de Agentes de IA
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)
Vertex AI
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%
Software informático
16.4%
Tecnología de la Información y Servicios
14.3%
Servicios financieros
6.7%
venta al por menor
4.0%
Consultoría
3.7%
Otro
54.9%
Reseñas más útiles
Azure Machine Learning
Reseña favorable más útil
Usuario verificado en Educación superior
La forma rápida y fácil de construir modelos predictivos complejos sin saber mucho de programación. La organización de los datos y la capacidad de ejecutar scripts necesarios de R y Python en los datos lo hicieron un poco más fácil.
Reseña crítica más útil
Usuario verificado en Consultoría de gestión
No me gusta el precio al que Azure se comercializa. No tiene sentido cobrar tanto dado sus costos más bajos en comparación con los competidores.
Vertex AI
Reseña favorable más útil
Sagar B.
Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios
Análisis de contexto y fácil acceso. Genial
Reseña crítica más útil
Usuario verificado en Software de Computadora
Si intentas comunicarte con Google o personalizarlo de alguna manera, te recomendaría mirar alternativas en AWS.
Usuario verificado en Educación superior
La forma rápida y fácil de construir modelos predictivos complejos sin saber mucho de programación. La organización de los datos y la capacidad de ejecutar scripts necesarios de R y Python en los datos lo hicieron un poco más fácil.
Sagar B.
Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios
Análisis de contexto y fácil acceso. Genial
Usuario verificado en Consultoría de gestión
No me gusta el precio al que Azure se comercializa. No tiene sentido cobrar tanto dado sus costos más bajos en comparación con los competidores.
Usuario verificado en Software de Computadora
Si intentas comunicarte con Google o personalizarlo de alguna manera, te recomendaría mirar alternativas en AWS.
Principales Alternativas
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¿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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2 comentarios
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¿Qué bibliotecas de software admite el motor de ML en la nube?
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JP
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What is Google AI platform?
1 comentario
ZM
La Plataforma de IA de Google es un conjunto completo de herramientas y servicios proporcionados por Google Cloud para desarrollar, implementar y gestionar...Leer más
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