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Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
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Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Vertex AI excelle dans ses capacités de chiffrement des données AI, atteignant un score de 9,2, ce que les critiques mentionnent comme offrant une sécurité robuste pour les données sensibles. En revanche, Azure Machine Learning, bien que toujours performant, obtient un score légèrement inférieur de 8,2 dans ce domaine.
- Les critiques mentionnent qu'Azure Machine Learning offre des fonctionnalités supérieures de traitement du langage naturel, avec un score de 7,9 comparé à 8,6 pour Vertex AI. Les utilisateurs apprécient la compréhension nuancée et les capacités de génération qu'Azure fournit, en faisant un choix préféré pour les applications riches en texte.
- Les utilisateurs de G2 soulignent l'évolutivité de l'entraînement des modèles AI de Vertex AI avec un score de 8,5, ce que les critiques disent permettre une gestion efficace de grands ensembles de données. Azure Machine Learning, cependant, obtient un score plus élevé de 8,7, indiquant une infrastructure plus robuste pour l'évolutivité de l'entraînement des modèles.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent qu'Azure Machine Learning brille par sa facilité d'installation, avec un score de 8,4, ce que les critiques mentionnent comme le rendant plus accessible pour les équipes ayant une expertise technique limitée. Vertex AI, bien que toujours convivial, obtient un score légèrement inférieur de 8,2.
- Les critiques mentionnent que la fonctionnalité de haute disponibilité AI de Vertex AI obtient un impressionnant score de 9,2, indiquant un fort engagement envers la disponibilité et la fiabilité. Azure Machine Learning, bien que compétitif, obtient un score inférieur dans ce domaine, ce que les utilisateurs disent pourrait impacter les applications critiques.
- Les utilisateurs disent que les capacités de surveillance des modèles d'Azure Machine Learning, avec un score de 8,5, fournissent des informations complètes sur la performance des modèles, ce que les critiques apprécient pour maintenir la précision des modèles au fil du temps. Vertex AI, avec un score de 8,6, est également performant mais manque de certaines fonctionnalités avancées trouvées dans Azure.
Azure Machine Learning vs Vertex AI
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Azure Machine Learning plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec Azure Machine Learning dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que Vertex AI répond mieux aux besoins de leur entreprise que Azure Machine Learning.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Azure Machine Learning est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Vertex AI à Azure Machine Learning.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Machine Learning
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- Une interface utilisateur unifiée pour l'ensemble du flux de travail ML
- APIs pré-entraînées pour la vision, la vidéo, le langage naturel, et plus
- Intégration de bout en bout pour les données et l'IA
Essai gratuit
Azure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponibleVertex AI
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.5
81
8.6
346
Facilité d’utilisation
8.5
80
8.3
353
Facilité d’installation
8.3
57
8.2
272
Facilité d’administration
8.3
49
8.0
143
Qualité du service client
8.6
74
8.2
325
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
8.2
137
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
9.2
338
Fonctionnalités
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.4
64
Pas assez de données disponibles
8.2
65
Pas assez de données disponibles
8.4
65
Pas assez de données disponibles
8.4
61
Pas assez de données disponibles
8.8
61
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.5
65
Pas assez de données disponibles
8.3
64
Pas assez de données disponibles
8.4
63
Pas assez de données disponibles
8.5
63
Pas assez de données disponibles
8.8
61
management
Pas assez de données disponibles
8.4
61
Pas assez de données disponibles
8.5
60
Pas assez de données disponibles
8.1
61
Pas assez de données disponibles
8.2
61
Opérations
Pas assez de données disponibles
8.3
61
Pas assez de données disponibles
8.5
62
Pas assez de données disponibles
8.5
62
management
Pas assez de données disponibles
8.3
60
Pas assez de données disponibles
8.5
61
Pas assez de données disponibles
8.4
60
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.1
26
Pas assez de données disponibles
8.5
26
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 34 fonctionnalitésAfficher 34 fonctionnalités
8.5
56
8.4
175
Système
8.6
22
8.3
136
8.9
21
8.2
138
8.7
22
7.9
133
Développement de modèles
8.6
51
8.4
165
8.9
54
7.9
142
8.3
53
8.5
163
8.7
52
8.5
165
Développement de modèles
8.1
21
8.4
131
8.7
21
8.5
133
8.4
21
8.4
131
Services d’apprentissage automatique/profond
8.1
45
8.3
163
7.9
45
8.5
159
7.8
38
8.3
158
8.2
42
8.3
141
Services d’apprentissage automatique/profond
8.3
21
8.4
134
8.7
21
8.5
131
8.6
20
8.3
129
8.5
21
8.4
130
déploiement
8.8
50
8.3
157
8.7
51
8.3
158
8.9
51
8.6
157
déploiement
8.9
21
8.3
129
8.8
21
8.3
130
9.1
21
8.4
131
IA générative
8.5
10
8.2
67
8.2
10
8.5
67
7.5
10
8.2
68
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
8.5
19
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
9.2
18
Pas assez de données disponibles
8.7
18
Pas assez de données disponibles
8.7
18
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.1
18
Pas assez de données disponibles
8.1
18
Pas assez de données disponibles
8.4
18
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.6
18
Pas assez de données disponibles
8.2
18
Pas assez de données disponibles
8.7
18
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.8
18
Pas assez de données disponibles
8.4
18
Pas assez de données disponibles
9.3
18
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.5
18
Pas assez de données disponibles
8.4
18
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
Pas assez de données
8.6
53
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.6
52
Apprentissage - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.6
51
Pas assez de données disponibles
8.4
50
Pas assez de données disponibles
8.8
51
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.9
16
Pas assez de données disponibles
8.8
16
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.9
16
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
16
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.0
16
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.2
16
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
16
Pas assez de données disponibles
8.4
16
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.0
15
Pas assez de données disponibles
9.0
15
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.0
15
Pas assez de données disponibles
9.2
15
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.2
16
Pas assez de données disponibles
8.8
16
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.9
16
Constructeurs d'agents d'IAMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.5
17
Pas assez de données disponibles
7.5
17
Pas assez de données disponibles
8.2
16
Fonctionnalité - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
7.9
17
Pas assez de données disponibles
6.8
17
Pas assez de données disponibles
8.3
16
Pas assez de données disponibles
6.8
17
Données et analyses - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
7.6
16
Pas assez de données disponibles
7.8
17
Pas assez de données disponibles
7.9
17
Intégration - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.8
17
Pas assez de données disponibles
7.8
17
Pas assez de données disponibles
8.1
17
Pas assez de données disponibles
7.5
17
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Azure Machine LearningetVertex AI est catégorisé comme Plateformes MLOpsetOpérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etPlateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueetInfrastructure d'IA générative
Catégories uniques
Azure Machine Learning n'a aucune catégorie unique
Vertex AI est catégorisé comme Apprentissage automatiqueetConstructeurs d'agents d'IA
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Azure Machine Learning
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Vertex AI
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Technologies et services d’information
28.2%
Logiciels informatiques
14.1%
Conseil en gestion
8.2%
Gestion de l’éducation
5.9%
enseignement
4.7%
Autre
38.8%
Logiciels informatiques
16.4%
Technologies et services d’information
14.3%
Services financiers
6.7%
vente au détail
4.0%
Consultation
3.7%
Autre
54.9%
Avis les plus utiles
Azure Machine Learning
Avis favorable le plus utile
Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur
La manière rapide et facile de construire des modèles prédictifs complexes sans connaître beaucoup de choses sur la programmation. L'organisation des données et la possibilité d'exécuter les scripts nécessaires en R et Python sur les données ont rendu cela...
Avis critique le plus utile
Utilisateur vérifié à Conseil en gestion
Je n'aime pas le prix auquel Azure se commercialise. Il n'est pas logique de facturer autant étant donné leurs coûts inférieurs par rapport aux concurrents.
Vertex AI
Avis favorable le plus utile
Sagar B.
Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services
Analyse du contexte et accès facile. Cool
Avis critique le plus utile
Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques
Si vous essayez de contacter Google ou de le personnaliser de quelque manière que ce soit, je vous recommande de regarder les alternatives sur AWS.
Utilisateur vérifié à Enseignement supérieur
La manière rapide et facile de construire des modèles prédictifs complexes sans connaître beaucoup de choses sur la programmation. L'organisation des données et la possibilité d'exécuter les scripts nécessaires en R et Python sur les données ont rendu cela...
Sagar B.
Utilisateur vérifié à Technologie de l'information et services
Analyse du contexte et accès facile. Cool
Utilisateur vérifié à Conseil en gestion
Je n'aime pas le prix auquel Azure se commercialise. Il n'est pas logique de facturer autant étant donné leurs coûts inférieurs par rapport aux concurrents.
Utilisateur vérifié à Logiciels informatiques
Si vous essayez de contacter Google ou de le personnaliser de quelque manière que ce soit, je vous recommande de regarder les alternatives sur AWS.
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Discussions
À quoi sert Azure Machine Learning Studio ?
1 commentaire
AR
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2 commentaires
KS
Google Cloud AI Platform nous permet de créer des modèles d'apprentissage automatique, qui fonctionnent sur tout type et toute taille de données.Lire la suite
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JP
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What is Google AI platform?
1 commentaire
ZM
La plateforme Google AI est un ensemble complet d'outils et de services fournis par Google Cloud pour développer, déployer et gérer l'intelligence...Lire la suite
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