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Comparar Azure Machine Learning y IBM Watson Studio 
Vistazo
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Empresa (50.9% 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)
Precios de Nivel de Entrada
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Aprende más sobre Azure Machine LearningIBM Watson Studio
Calificación Estelar
(165)4.2 de 5
Segmentos de Mercado
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Aprende más sobre IBM Watson StudioResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Azure Machine Learning sobresale en "Facilidad de Despliegue" con una puntuación de 9.8, lo que lo hace particularmente fácil de usar para equipos que buscan implementar soluciones de aprendizaje automático rápidamente. En contraste, IBM Watson Studio, aunque sigue siendo fuerte, tiene una puntuación ligeramente inferior de 9.5 en esta área, lo que indica que los usuarios pueden enfrentar un poco más de complejidad durante el despliegue.
- Los revisores mencionan que Azure Machine Learning ofrece un acceso superior a "Fuentes de Datos" con una puntuación de amplitud de 8.9 y facilidad de conectividad de datos de 9.3, lo que permite una integración fluida de diversas fuentes de datos. IBM Watson Studio, aunque competitivo, no alcanza este nivel de flexibilidad, lo que podría limitar a los usuarios que necesitan entradas de datos diversas.
- Los usuarios de G2 destacan la "Calidad del Soporte" de Azure Machine Learning con una puntuación de 8.6, lo que indica una fuerte experiencia de servicio al cliente. Por el contrario, la calidad del soporte de IBM Watson Studio, calificada en 8.2, sugiere que los usuarios pueden no recibir el mismo nivel de asistencia, lo que podría afectar su experiencia general.
- Los usuarios en G2 informan que Azure Machine Learning brilla en "Entrenamiento de Modelos" con una puntuación de 8.7, proporcionando herramientas robustas para desarrollar y refinar modelos. IBM Watson Studio, aunque sigue siendo efectivo, tiene una puntuación inferior de 8.3, lo que puede indicar menos características o procesos menos intuitivos para el entrenamiento de modelos.
- Los revisores mencionan que la "Escalabilidad" de Azure Machine Learning está calificada en 9.0, lo que lo convierte en una opción sólida para empresas que buscan expandir sus capacidades de aprendizaje automático. En comparación, la puntuación de escalabilidad de IBM Watson Studio de 8.6 sugiere que puede no manejar operaciones a gran escala tan efectivamente, lo que podría ser una preocupación para organizaciones más grandes.
- Los usuarios dicen que las capacidades "Sin Código" de Azure Machine Learning son muy elogiadas con una puntuación de 9.7, lo que lo hace accesible para usuarios sin amplios conocimientos de programación. IBM Watson Studio, aunque ofrece opciones sin código, no alcanza el mismo nivel de facilidad de uso, lo que podría disuadir a los usuarios no técnicos de utilizar plenamente sus características.
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Visitar sitio web
Azure Machine Learning vs IBM Watson Studio
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 Azure Machine Learning satisface mejor las necesidades de su empresa que IBM Watson Studio.
- 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 IBM Watson Studio.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesIBM Watson Studio
No hay precios disponiblesPrueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleIBM Watson Studio
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
8.3
122
Facilidad de uso
8.5
80
8.0
123
Facilidad de configuración
8.3
57
7.6
101
Facilidad de administración
8.3
49
7.8
95
Calidad del soporte
8.6
74
8.2
114
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
8.0
94
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
8.5
116
Características
Preparación de DatosOcultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
9.2
14
Acceso a orígenes de datos
No hay suficientes datos disponibles
9.0
13
No hay suficientes datos disponibles
9.3
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
14
Interacción de datos
No hay suficientes datos disponibles
9.0
14
No hay suficientes datos disponibles
9.2
12
No hay suficientes datos disponibles
9.4
12
No hay suficientes datos disponibles
9.1
13
No hay suficientes datos disponibles
9.2
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
13
No hay suficientes datos disponibles
9.1
13
No hay suficientes datos disponibles
9.6
12
Exportación de datos
No hay suficientes datos disponibles
9.4
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
12
No hay suficientes datos disponibles
9.2
12
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
9.3
10
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.8
8
No hay suficientes datos disponibles
9.2
8
No hay suficientes datos disponibles
9.0
8
No hay suficientes datos disponibles
9.4
8
No hay suficientes datos disponibles
8.8
8
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
9.0
8
No hay suficientes datos disponibles
8.8
8
No hay suficientes datos disponibles
8.8
8
No hay suficientes datos disponibles
9.4
8
No hay suficientes datos disponibles
9.2
8
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
9.3
7
No hay suficientes datos disponibles
9.6
8
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
9.0
8
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
9.0
8
No hay suficientes datos disponibles
9.0
8
No hay suficientes datos disponibles
9.3
7
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
9.5
7
No hay suficientes datos disponibles
9.4
8
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
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
8.9
41
Sistema
8.6
22
9.0
12
8.9
21
8.5
13
8.7
22
9.1
13
Desarrollo de modelos
8.6
51
8.5
33
8.9
54
8.8
34
8.3
53
8.5
35
8.7
52
8.3
36
Desarrollo de modelos
8.1
21
9.1
13
8.7
21
9.0
13
8.4
21
9.4
13
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.1
45
8.5
27
7.9
45
8.5
34
7.8
38
Función no disponible
8.2
42
8.6
28
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.3
21
9.7
10
8.7
21
8.9
12
8.6
20
Función no disponible
8.5
21
9.0
12
Despliegue
8.8
50
8.5
32
8.7
51
8.6
33
8.9
51
8.6
30
Despliegue
8.9
21
9.3
12
8.8
21
9.2
12
9.1
21
9.3
12
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
Arreglo
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
No hay suficientes datos disponibles
8.3
7
No hay suficientes datos disponibles
9.7
6
Datos
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
No hay suficientes datos disponibles
8.6
7
Análisis
No hay suficientes datos disponibles
9.7
6
No hay suficientes datos disponibles
8.1
7
No hay suficientes datos disponibles
8.1
7
No hay suficientes datos disponibles
8.3
7
No hay suficientes datos disponibles
8.8
7
No hay suficientes datos disponibles
8.1
7
No hay suficientes datos disponibles
7.9
7
Personalización
No hay suficientes datos disponibles
9.0
7
No hay suficientes datos disponibles
8.1
7
No hay suficientes datos disponibles
9.2
6
IA generativa
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
Analítica PredictivaOcultar 11 característicasMostrar 11 características
No hay suficientes datos
8.6
18
Herramienta estadística
No hay suficientes datos disponibles
8.0
14
No hay suficientes datos disponibles
8.4
15
No hay suficientes datos disponibles
8.1
15
Análisis de datos
No hay suficientes datos disponibles
8.7
15
No hay suficientes datos disponibles
9.0
14
Toma de decisiones
No hay suficientes datos disponibles
8.6
14
No hay suficientes datos disponibles
8.6
15
No hay suficientes datos disponibles
8.3
13
No hay suficientes datos disponibles
8.7
14
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
9.3
5
No hay suficientes datos disponibles
8.3
5
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Azure Machine Learning y IBM Watson Studio está categorizado como Plataformas de MLOps y Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
Azure Machine Learning está categorizado como Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps) y Infraestructura de IA Generativa
IBM Watson Studio está categorizado como Análisis de texto, Analítica Predictiva, y Preparación de Datos
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)
IBM Watson Studio
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
16.4%
Software informático
13.2%
Telecomunicaciones
8.2%
Banca
7.5%
Gestión de la educación
5.7%
Otro
49.1%
Reseñas más útiles
Azure Machine Learning
Reseña favorable más útil
Usuario verificado en Materiales de Construcción
La facilidad de las tareas repetitivas ahora significa que lo que podría haber llevado unas pocas horas o varios empleados ahora se puede hacer rápida y fácilmente.
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.
IBM Watson Studio
Reseña favorable más útil
Usuario verificado en Telecomunicaciones
Me gusta cómo la anotación de modelos personalizados puede ser dada a expertos en la materia que no necesitan tener un alto nivel de habilidades técnicas.
Reseña crítica más útil
Usuario verificado en Biotecnología
Caro. Se pueden lograr capacidades iguales con solo unos pocos días de esfuerzo utilizando herramientas de código abierto.
Usuario verificado en Materiales de Construcción
La facilidad de las tareas repetitivas ahora significa que lo que podría haber llevado unas pocas horas o varios empleados ahora se puede hacer rápida y fácilmente.
Usuario verificado en Telecomunicaciones
Me gusta cómo la anotación de modelos personalizados puede ser dada a expertos en la materia que no necesitan tener un alto nivel de habilidades técnicas.
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 Biotecnología
Caro. Se pueden lograr capacidades iguales con solo unos pocos días de esfuerzo utilizando herramientas de código abierto.
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
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