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IDC

IDC MarketScape: 全球一般用途對話式 AI 平台 2021 廠商評估

閱讀 Microsoft 在 2021 IDC MarketScape 的全球一般用途對話式 AI 平台位於領導者類別的原因。

"Microsoft provides a broad set of conversational AI services, including low-code/no-code tools and the ability to create voice-based assistants with custom voices. It offers capabilities in a wide variety of languages and provides a strong set of cloudbased, always-on services."

IDC MarketScape
IDC MarketScape 圖的 X 軸為策略,Y 軸為功能,顯示出 Microsoft 在交談式 AI 平台是位於右上角的領導者象限。

IDC MarketScape 廠商分析模型旨在提供特定市場中 ICT 供應商競爭力的概觀概觀。該研究方法採用根據值化和量化準則的嚴格評分方法,為每個廠商在特定市場中的位置產生單一圖形說明。功能分數會衡量廠商產品、進入市場和短期業務執行情況。策略分數會衡量廠商策略在 3-5 年時間範圍內與客戶要求的一致性。廠商市場佔有率由圖示的大小表示。

GigaOm
靶心圖顯示功能發揮、平台發揮、創新和成熟度四個象限,Microsoft 在領導者中心排名為快速移動者。

適用於評估機器學習作業 (MLOps) 的 GigaOm 雷達圖

了解 GigaOm 為何在其 MLOps 雷達圖中將 Azure Machine Learning 定位為領導者,包括「自資料準備至部署,以及漂移監視至可解釋性的完整生命週期 ML 支援。Microsoft 在 ALM 和 DevOps 方面的悠久歷史、其 Azure DevOps 服務,以及對 GitHub 的擁有權,支撐起對 MLOps: 營運支援與自動化之主要原則的真誠堅定執著。」

閱讀 MLOps 報告

適用於自動化機器學習 (AutoML) 的 GigaOm 雷達圖

了解 Microsoft 在 GigaOm 研究 AutoML 最新的雷達圖中為何成為領導者。

閱讀為何 GigaOm 特別將 Azure Machine Learning 稱為「對初學者友善」並具有「資料標記」支援。該報告還認可 Azure 提供覆蓋範圍的彈性和全面性。「Azure Machine Learning AutoML 支持自動特徵化,但也可以使用自訂特徵化設定。還支援使用 BERT 和雙向 LSTM (BiLSTM) 進行自然語言處理的深度學習。」

閱讀 AutoML 報告
靶心圖顯示功能發揮、平台發揮、創新和成熟度四個象限,Microsoft 在領導者中心排名為快速移動者。
GigaOm 的 Cloud MLOps 企業整備程度效能評定報吿,了解 GigaOm 為何在 Cloud MLOps 的企業整備程度記分卡上給予 Azure Machine Learning 最高評分。

GigaOm 的 Cloud MLOps 企業整備程度效能評定報吿

了解 GigaOm 為何在 Cloud MLOps 的企業整備程度記分卡上給予 Azure Machine Learning 最高評分。

GigaOm 特別指出 Azure Machine Learning「能輕鬆地在本機啟動並根據需要進行擴充」。這份報告還認可 Azure ML 在控管方面的效能卓越,並指出「MLOps 平台的控管功能可允許使用者設定網路和資料保護原則,例如,確保使用者無法使用公用 IP 或在沒有客戶自控金鑰的情況下建立工作區。只有 Azure ML 能夠做到。」

「整體而言,我們發現 Azure ML 在設定測試、協調模型與資料以及設定安全性上最容易。」

閱讀報告

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Gartner,Solution Scorecard for Microsoft Azure ML,2021 年 7 月 13 日,由 Daniel Cota 和 Su En Goh 撰寫。MarketScape 廠商分析模型旨在提供特定市場中 ICT 供應商競爭力的概觀概觀。該研究方法採用根據值化和量化準則的嚴格評分方法,為每個廠商在特定市場中的位置產生單一圖形說明。功能分數會衡量廠商產品、進入市場和短期業務執行情況。策略分數會衡量廠商策略在 3-5 年時間範圍內與客戶要求的一致性。廠商市場佔有率由圓圈的大小表示。廠商相對於特定市場的年增率由廠商名稱旁邊的加號、中性或減號表示。

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資料來源 - “Omdia Decision Matrix:Enterprise Machine Learning Development Platforms, 2020–21”。Microsoft 不為結果背書。第三方須自行承擔任何依賴這些結果的風險。可透過 citations@omdia.com 取得整份研究解決方案的再印授權。