Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé DataRobot plus facile à utiliser. Cependant, Amazon SageMaker est plus facile à mettre en place et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire affaire avec Amazon SageMaker dans l'ensemble.
J'aime les services AWS et celui-ci ne fait pas exception. Nous sommes très présents dans le monde AWS, donc le déploiement de modèles avec Sagemaker est fluide. La facilité de construction et d'entraînement des modèles est certainement un avantage.
Takes a long time to spin up plus setting up a virtual environment within sagemaker is almost impossible
Il aide essentiellement au déploiement et à la modélisation des modèles ML. C'est une technologie automatisée qui nous aide dans le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques, le choix du meilleur modèle et même le réglage des...
Do not dislike anything. Its a okay product.
J'aime les services AWS et celui-ci ne fait pas exception. Nous sommes très présents dans le monde AWS, donc le déploiement de modèles avec Sagemaker est fluide. La facilité de construction et d'entraînement des modèles est certainement un avantage.
Il aide essentiellement au déploiement et à la modélisation des modèles ML. C'est une technologie automatisée qui nous aide dans le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques, le choix du meilleur modèle et même le réglage des...
Takes a long time to spin up plus setting up a virtual environment within sagemaker is almost impossible
Do not dislike anything. Its a okay product.