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- Google Cloud AutoML
- Azure Machine Learning Studio-vs-Google Cloud AutoML
Comparar Azure Machine Learning e Google Cloud AutoML 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Pequeno negócio (36.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
Azure Machine Learning
Classificação por Estrelas
(88)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Azure Machine LearningGoogle Cloud AutoML
Classificação por Estrelas
(25)4.2 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (36.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Google Cloud AutoMLResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Azure Machine Learning se destaca em Facilidade de Configuração com uma pontuação de 8,4, enquanto o Google Cloud AutoML fica atrás com 7,3. Os revisores mencionam que o processo de integração simplificado do Azure facilita para as equipes começarem rapidamente.
- Os revisores mencionam que o Azure Machine Learning oferece Qualidade de Suporte superior com uma pontuação de 8,6 em comparação com os 7,6 do Google Cloud AutoML. Usuários no G2 apreciam o serviço ao cliente responsivo e a documentação extensa fornecida pelo Azure.
- Os usuários dizem que o Azure Machine Learning se destaca em Escalabilidade com uma pontuação de 8,9, enquanto o Google Cloud AutoML pontua 9,2. No entanto, os revisores mencionam que a infraestrutura do Google Cloud permite uma alocação de recursos mais flexível, tornando-o um forte concorrente para projetos em grande escala.
- Usuários do G2 relatam que os recursos de Desenvolvimento de Modelos do Azure Machine Learning, particularmente seus Algoritmos Pré-Construídos com pontuação de 8,3, são robustos, mas a pontuação de 8,2 do Google Cloud AutoML indica que ele também fornece ferramentas valiosas para treinamento de modelos e engenharia de características.
- Usuários no G2 destacam que as capacidades de Ingestão e Manipulação de Dados do Azure Machine Learning pontuam 8,7, facilitando a preparação de dados para análise. Em contraste, os recursos do Google Cloud AutoML nessa área são menos enfatizados, levando a alguma frustração dos usuários.
- Os revisores mencionam que as opções de Implantação do Azure Machine Learning, particularmente seu Serviço Gerenciado com pontuação de 8,8, são amigáveis ao usuário, enquanto os recursos de implantação do Google Cloud AutoML, embora eficazes, são percebidos como ligeiramente menos intuitivos.
Azure Machine Learning vs Google Cloud AutoML
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Google Cloud AutoML mais fácil de usar. No entanto, os avaliadores preferiram a facilidade de configuração para Azure Machine Learning junto com a administração. Os avaliadores concordaram que ambos os fornecedores facilitam igualmente os negócios no geral.
- Os revisores sentiram que Google Cloud AutoML atende melhor às necessidades de seus negócios do que Azure Machine Learning.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Azure Machine Learning é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Azure Machine Learning em relação ao Google Cloud AutoML.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelGoogle Cloud AutoML
Preço não disponívelTeste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelGoogle Cloud AutoML
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
8.8
16
Facilidade de Uso
8.5
80
8.6
16
Facilidade de configuração
8.3
57
7.8
13
Facilidade de administração
8.3
49
8.2
14
Qualidade do Suporte
8.6
74
7.7
16
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
8.6
13
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
8.3
14
Recursos
Plataformas de MLOpsOcultar 22 recursosMostrar 22 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Operações
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 34 recursosMostrar 34 recursos
8.5
56
Não há dados suficientes
Sistema
8.6
22
Dados insuficientes disponíveis
8.9
21
Dados insuficientes disponíveis
8.7
22
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
8.6
51
Dados insuficientes disponíveis
8.9
54
Dados insuficientes disponíveis
8.3
53
Dados insuficientes disponíveis
8.7
52
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
8.1
21
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
8.4
21
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
Dados insuficientes disponíveis
7.9
45
Dados insuficientes disponíveis
7.8
38
Dados insuficientes disponíveis
8.2
42
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.3
21
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
8.6
20
Dados insuficientes disponíveis
8.5
21
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
8.8
50
Dados insuficientes disponíveis
8.7
51
Dados insuficientes disponíveis
8.9
51
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
8.9
21
Dados insuficientes disponíveis
8.8
21
Dados insuficientes disponíveis
9.1
21
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
8.5
10
Dados insuficientes disponíveis
8.2
10
Dados insuficientes disponíveis
7.5
10
Dados insuficientes disponíveis
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Infraestrutura de IA GenerativaOcultar 14 recursosMostrar 14 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Azure Machine Learning e Google Cloud AutoML é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
Azure Machine Learning é categorizado como Plataformas de MLOps, Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), e Infraestrutura de IA Generativa
Google Cloud AutoML não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Google Cloud AutoML
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Tecnologia da informação e serviços
28.2%
Programas de computador
14.1%
Consultoria de Gestão
8.2%
Gestão Educacional
5.9%
Ensino superior
4.7%
Outro
38.8%
Tecnologia da informação e serviços
16.0%
Pesquisa
12.0%
Consultoria
4.0%
Varejo
4.0%
Desenvolvimento de Programas
4.0%
Outro
60.0%
Avaliações Mais Úteis
Azure Machine Learning
Revisão Favorável Mais Útil
Reza N.
Usuário Verificado em Seguros
Facilidade de uso, as ferramentas e outras bibliotecas MS que o complementam.
Revisão Crítica Mais Útil
Edoardo C.
Usuário Verificado em Tecnologia da Informação e Serviços
Azure Machine Learning não é flexível o suficiente para pessoas que são capazes de fazer Machine Learning por meio de codificação, mesmo que permita aos usuários adicionar algum código personalizado.
Google Cloud AutoML
Revisão Favorável Mais Útil
Roberto H.
Usuário Verificado em Desenvolvimento de Programas
Isso ajudou nossa empresa a melhorar a tomada de decisões com mais rapidez e facilidade. Diante de um conjunto de dados de interesse, o AutoML retira o conjunto de dados de interesse dos usuários e determina uma arquitetura de rede de alto desempenho. É a...
Revisão Crítica Mais Útil
Usuário Verificado em Bens de Consumo
Não há nada para não gostar, mas talvez seja lento.
Reza N.
Usuário Verificado em Seguros
Facilidade de uso, as ferramentas e outras bibliotecas MS que o complementam.
Roberto H.
Usuário Verificado em Desenvolvimento de Programas
Isso ajudou nossa empresa a melhorar a tomada de decisões com mais rapidez e facilidade. Diante de um conjunto de dados de interesse, o AutoML retira o conjunto de dados de interesse dos usuários e determina uma arquitetura de rede de alto desempenho. É a...
Edoardo C.
Usuário Verificado em Tecnologia da Informação e Serviços
Azure Machine Learning não é flexível o suficiente para pessoas que são capazes de fazer Machine Learning por meio de codificação, mesmo que permita aos usuários adicionar algum código personalizado.
Usuário Verificado em Bens de Consumo
Não há nada para não gostar, mas talvez seja lento.
Principais Alternativas
Discussões
Para que é usado o Azure Machine Learning Studio?
1 comentário
AR
Em resumo, para construir, implantar e gerenciar modelos de alta qualidade mais rapidamente e com confiança.Leia mais
Azure Machine Learning não possui mais discussões com respostas
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