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- Azure Machine Learning Studio
- IBM Watson Studio
- Azure Machine Learning Studio-vs-IBM Watson Studio
Comparar Azure Machine Learning e IBM Watson Studio 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Empresa (50.9% 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 LearningIBM Watson Studio
Classificação por Estrelas
(165)4.2 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (50.9% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre IBM Watson StudioResumo
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 Implantação" com uma pontuação de 9,8, tornando-o particularmente amigável para equipes que buscam implementar soluções de aprendizado de máquina rapidamente. Em contraste, o IBM Watson Studio, embora ainda forte, tem uma pontuação ligeiramente inferior de 9,5 nesta área, indicando que os usuários podem enfrentar um pouco mais de complexidade durante a implantação.
- Os revisores mencionam que o Azure Machine Learning oferece acesso superior a "Fontes de Dados" com uma pontuação de amplitude de 8,9 e facilidade de conectividade de dados em 9,3, o que permite uma integração perfeita de várias fontes de dados. O IBM Watson Studio, embora competitivo, não atinge esse nível de flexibilidade, o que pode limitar os usuários que precisam de entradas de dados diversificadas.
- Os usuários do G2 destacam a "Qualidade do Suporte" do Azure Machine Learning com uma pontuação de 8,6, indicando uma forte experiência de atendimento ao cliente. Por outro lado, a qualidade do suporte do IBM Watson Studio, avaliada em 8,2, sugere que os usuários podem não receber o mesmo nível de assistência, o que pode impactar sua experiência geral.
- Os usuários no G2 relatam que o Azure Machine Learning se destaca em "Treinamento de Modelos" com uma pontuação de 8,7, fornecendo ferramentas robustas para desenvolver e refinar modelos. O IBM Watson Studio, embora ainda eficaz, tem uma pontuação inferior de 8,3, o que pode indicar menos recursos ou processos menos intuitivos para o treinamento de modelos.
- Os revisores mencionam que a "Escalabilidade" do Azure Machine Learning é avaliada em 9,0, tornando-o uma escolha forte para empresas que buscam expandir suas capacidades de aprendizado de máquina. Em comparação, a pontuação de escalabilidade do IBM Watson Studio de 8,6 sugere que ele pode não lidar com operações em grande escala tão efetivamente, o que pode ser uma preocupação para organizações maiores.
- Os usuários dizem que as capacidades "Sem Código" do Azure Machine Learning são altamente elogiadas com uma pontuação de 9,7, tornando-o acessível para usuários sem amplo conhecimento de programação. O IBM Watson Studio, embora ofereça opções sem código, não atinge o mesmo nível de facilidade de uso, o que pode desencorajar usuários não técnicos de utilizar plenamente seus recursos.
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Azure Machine Learning vs IBM Watson Studio
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Azure Machine Learning mais fácil de usar, configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Azure Machine Learning no geral.
- Os revisores sentiram que Azure Machine Learning atende melhor às necessidades de seus negócios do que IBM Watson Studio.
- 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 IBM Watson Studio.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelIBM Watson Studio
Preço não disponívelTeste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelIBM Watson Studio
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
8.3
122
Facilidade de Uso
8.5
80
8.0
123
Facilidade de configuração
8.3
57
7.6
101
Facilidade de administração
8.3
49
7.8
95
Qualidade do Suporte
8.6
74
8.2
114
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
8.0
94
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
8.5
116
Recursos
Acesso à fonte de dados
Dados insuficientes disponíveis
9.0
13
Dados insuficientes disponíveis
9.3
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
14
Interação de dados
Dados insuficientes disponíveis
9.0
14
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.4
12
Dados insuficientes disponíveis
9.1
13
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
13
Dados insuficientes disponíveis
9.1
13
Dados insuficientes disponíveis
9.6
12
Exportação de dados
Dados insuficientes disponíveis
9.4
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.8
8
Dados insuficientes disponíveis
9.2
8
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
9.4
8
Dados insuficientes disponíveis
8.8
8
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
8.8
8
Dados insuficientes disponíveis
8.8
8
Dados insuficientes disponíveis
9.4
8
Dados insuficientes disponíveis
9.2
8
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Dados insuficientes disponíveis
9.6
8
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Operações
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
9.5
7
Dados insuficientes disponíveis
9.4
8
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
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
8.9
41
Sistema
8.6
22
9.0
12
8.9
21
8.5
13
8.7
22
9.1
13
Desenvolvimento 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
Desenvolvimento de Modelos
8.1
21
9.1
13
8.7
21
9.0
13
8.4
21
9.4
13
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
8.5
27
7.9
45
8.5
34
7.8
38
Recurso Não Disponível
8.2
42
8.6
28
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.3
21
9.7
10
8.7
21
8.9
12
8.6
20
Recurso Não Disponível
8.5
21
9.0
12
Implantação
8.8
50
8.5
32
8.7
51
8.6
33
8.9
51
8.6
30
Implantação
8.9
21
9.3
12
8.8
21
9.2
12
9.1
21
9.3
12
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
Configuração
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
9.7
6
Dados
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
análise
Dados insuficientes disponíveis
9.7
6
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
7.9
7
Personalização
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
9.2
6
IA generativa
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
Ferramenta Estatística
Dados insuficientes disponíveis
8.0
14
Dados insuficientes disponíveis
8.4
15
Dados insuficientes disponíveis
8.1
15
Análise de dados
Dados insuficientes disponíveis
8.7
15
Dados insuficientes disponíveis
9.0
14
Tomada de decisão
Dados insuficientes disponíveis
8.6
14
Dados insuficientes disponíveis
8.6
15
Dados insuficientes disponíveis
8.3
13
Dados insuficientes disponíveis
8.7
14
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.3
5
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Azure Machine Learning e IBM Watson Studio é categorizado como Plataformas de MLOps e Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
Azure Machine Learning é categorizado como Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps) e Infraestrutura de IA Generativa
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
IBM Watson Studio
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
16.4%
Programas de computador
13.2%
Telecomunicações
8.2%
Bancário
7.5%
Gestão Educacional
5.7%
Outro
49.1%
Avaliações Mais Úteis
Azure Machine Learning
Revisão Favorável Mais Útil
Usuário Verificado em Materiais de Construção
A facilidade das tarefas repetitivas agora significa que o que poderia ter levado algumas horas ou vários funcionários pode agora ser feito rápida e facilmente.
Revisão Crítica Mais Útil
Usuário Verificado em Consultoria de Gestão
Eu não gosto do ponto de preço no qual a Azure se posiciona no mercado. Não faz sentido cobrar tanto, dado que seus custos são menores em comparação com os concorrentes.
IBM Watson Studio
Revisão Favorável Mais Útil
Usuário Verificado em Telecomunicações
Gosto de como a anotação de modelos personalizados pode ser dada a especialistas no assunto que não precisam ter um alto nível de habilidades técnicas.
Revisão Crítica Mais Útil
Usuário Verificado em Biotecnologia
Caro. Capacidades iguais podem ser alcançadas com apenas alguns dias de esforço usando ferramentas de código aberto.
Usuário Verificado em Materiais de Construção
A facilidade das tarefas repetitivas agora significa que o que poderia ter levado algumas horas ou vários funcionários pode agora ser feito rápida e facilmente.
Usuário Verificado em Telecomunicações
Gosto de como a anotação de modelos personalizados pode ser dada a especialistas no assunto que não precisam ter um alto nível de habilidades técnicas.
Usuário Verificado em Consultoria de Gestão
Eu não gosto do ponto de preço no qual a Azure se posiciona no mercado. Não faz sentido cobrar tanto, dado que seus custos são menores em comparação com os concorrentes.
Usuário Verificado em Biotecnologia
Caro. Capacidades iguais podem ser alcançadas com apenas alguns dias de esforço usando ferramentas de código aberto.
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
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