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Deep Learning library for Python. Convnets, recurrent neural networks, and more. Runs on TensorFlow or Theano. https://keras.io/
9,944
Unternehmen
Wir haben Daten zu 9,944 Unternehmen, die Keras verwenden. Unsere Keras Kundenliste steht zum Download bereit und ist mit wichtigen Unternehmensspezifika angereichert, darunter Branchenklassifikation, Organisationsgröße, geografische Lage, Finanzierungsrunden und Umsatzzahlen, unter anderem.
Unternehmen | Land | Branche | Mitarbeiter | Umsatz |
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JPMorgan Chase Bank, N.A. | Vereinigte Staaten | Financial Services | 76K | $135M |
foodpanda Malaysia | Singapur | It Services And It Consulting | 13K | $14M |
Lucy Group | Vereinigtes Königreich | Oil And Gas | 1.3K | $261M |
Robominds GmbH | Deutschland | Machinery Manufacturing | 25 | |
robominds GmbH | Deutschland | Manufacturing | 28 | |
Booz Allen Hamilton | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 39K | $8.1B |
Oak Ridge National Laboratory | Vereinigte Staaten | Research Services | 5.8K | $57M |
Fraunhofer-Gesellschaft | Deutschland | Non-Profit Organizations | 10K | $42M |
Apple | Vereinigte Staaten | Computer Hardware Manufacturing | 293K | |
Fidelity Investments | Vereinigte Staaten | Financial Services | 77K | $25B |
ENSIGN INFOSECURITY (CYBERSECURITY) PTE. LTD. | Singapur | Professional Services | 580 | |
foodpanda | Singapur | Internet Marketplace Platforms | 14K | $14M |
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Nutzungsstatistiken für Technologie und Marktanteil
Sie können diese Daten an Ihre Bedürfnisse anpassen, indem Sie nach Geografie, Branche, Unternehmensgröße, Umsatz, Technologienutzung, Jobpositionen und mehr filtern. Sie können die Daten im Excel- oder CSV-Format herunterladen.
Sie können Alarme für diese Daten erhalten. Sie können beginnen, indem Sie die Technologie auswählen, die Sie interessiert, und dann erhalten Sie Alarme in Ihrem Posteingang, wenn es neue Unternehmen gibt, die diese Technologie verwenden.
Sie können seine Daten in eine Excel-Datei exportieren, die in Ihr CRM importiert werden kann. Sie können die Daten auch an eine API exportieren.
Es gibt 18 Alternativen zu Keras
Häufig gestellte Fragen
Unsere Daten stammen aus Stellenanzeigen, die von Millionen von Unternehmen gesammelt wurden. Wir überwachen diese Anzeigen auf Firmenwebseiten, Jobbörsen und anderen Rekrutierungsplattformen. Die Analyse von Stellenanzeigen bietet eine zuverlässige Methode, um die von Unternehmen verwendeten Technologien zu verstehen, einschließlich der Nutzung interner Tools.
Wir aktualisieren unsere Daten täglich, um sicherzustellen, dass Sie auf die aktuellsten verfügbaren Informationen zugreifen. Dieser häufige Aktualisierungsprozess garantiert, dass unsere Einsichten und Erkenntnisse die neuesten Entwicklungen und Trends der Branche widerspiegeln.
Keras ist eine offene Quellcode- Bibliothek für neuronale Netze, die in Python geschrieben wurde. Sie wurde entworfen, um schnelles Experimentieren mit tiefen neuronalen Netzen zu ermöglichen, und konzentriert sich auf Benutzerfreundlichkeit, Modularität und Erweiterbarkeit. Mit Keras können Entwickler leichte tiefen Lernmodell-Bausteine erstellen, was sie zum populären Anspruch für Anfänger und erfahrene Angestellte im Feld der maschinellen Lernverfahren macht. Seine hohe Ebene-Schnittstelle ermöglicht rasches Prototyping und unterstützt konvolvierte Netze, rekurrierende Netze und eine Kombination beider davon.
PyPI-Pakete ist eine Kategorie, die verschiedene Python-Pakete umfasst, die für die Verwendung in verschiedenen Anwendungen erhältlich sind. Keras fällt unter diese Kategorie, da es ein weitverbreitetes Python-Paket für tiefen Lerner ist, das speziell auf tiefen Lerntasken ausgerichtet ist. Es bietet eine simplifizierte Schnittstelle zu komplexen neuronale Netzwerk-Funktionen, was es Entwicklern erleichtert, tiefes Lernmodell zu implementieren, ohne zu tief in die Intrikaten des neuronale Netzwerk-Architekturen einsteigen zu müssen.
Keras wurde im März 2015 von François Chollet als offenes Projekt gegründet. Sein Aufkommen ging darauf ab, eine Benutzerfreundliche Schnittstelle für die Erstellung von neuronalen Netzen auf Basis von populären Deep-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow und Theano zu bieten. Im Laufe der Zeit hat Keras in der maschinellen-Lern-Gemeinschaft Zugang gefunden, da es sich auf Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität konzentriert.
Bezüglich der aktuellen Marktkraft hat Keras sich als eines der führenden Deep-Learning-Frameworks in der Branche etabliert. Seine sichere Integration mit TensorFlow, das zum führenden Framework für tiefen Lernen geworden ist, hat zu seiner weiten Verwendung beigetragen. Während es Konkurrenz von anderen Deep-Learning-Bibliotheken gibt, wächst Keras' Benutzerbasis und wird voraussichtlich weiterhin innerhalb seiner Marktkraft wachsen. Da der Bedarf an tiefen Lernlösungen weiterhin steigt, ist Keras geeignet, ein wichtiger Akteur im Bereich der neuronale Netzwerkbildung zu bleiben.
Keras ist eine beliebte Wahl bei Unternehmen zum Bauen von tiefen Lerndatenmodellen aufgrund seiner benutzerfreundlichen Schnittstelle und seiner nahtlosen Integration mit populären tiefen Lerndatenframeworks wie TensorFlow und Theano. Sein hohes-Level-API ermöglicht schnelles Prototypieren und Experimentieren, was es zu einer bevorzugten Arbeitzeug Stufe für beide Anfänger und erfahrene tiefen Lerndatenpraktiker gleichermaßen macht.
Vorteile von Keras:
1. Einfachheit zu bedienen: Keras vereinfacht den Prozess des Baus von neuronalen Netzen durch die Bereitstellung einer sauberen und intuitiven Schnittstelle. Im Vergleich zu anderen ähnlichen Technologien benötigt Keras weniger Code, was es einfacher macht, komplexe neuronalen Netzwerken zu verstehen und zu warten.
2. Flexibilität: Keras bietet Flexibilität bei der Modellierung von Modellen, wodurch Benutzer leicht und einfach sowohl sequenzielle als auch komplexe neuronale Netze bauen können. Im Gegensatz zu anderen Technologien, die bestimmte Strukturen haben, ermöglicht Keras die Anpassung an bestimmte Anforderungen von Projektvorgaben.
3. breites Dokumentationsmaterial: Keras bietet umfangreiches Dokumentationsmaterial und eine riesige Benutzer-Gemeinschaft, was es für Unternehmen einfacher macht, Unterstützung und Ressourcen zu finden, wenn die Technologie verwendet wird. Diese Fülle an Informationen setzt Keras von seinen Konkurrenten ab, was eine glatte Lernkurve und eine schnellere Adoption ermöglicht.
Keras ist ein beliebter Framework für tiefes Lernen, der breit in verschiedenen Branchen eingesetzt wird, um Maschinellen Lernaufgaben zu erstellen und zu deployen. Hier sind einige Fallstudien von tatsächlichen Unternehmen, die Keras in ihrem Technologie-Stack nutzen:
Nvidia: Nvidia, ein renommierter Technologieunternehmen, verwendet Keras bei der Entwicklung seiner tiefen Lernmodelle für die Erkennung von Bildern und die Verarbeitung natural Language. Sie haben Keras in ihrem Workflow bereits 2016 integriert, um die Einfachheit und Flexibilität zu nutzen, die es Datenwissenschaftlern ermöglicht, Modelle schneller zu prototypieren und zu deployen.
Airbnb: Airbnb, ein führender Online-Marktplatz für Unterkünfte und Touristen-Erlebnisse, hat Keras 2018 umgesetzt, um ihre Empfehlungssysteme zu verbessern. Durch die Verwendung von Keras konnte Airbnb fortgeschrittene tieforientierte Algorithmen implementieren, um Benutzer-Anreicherungen an die persönlichen Vorlieben und Interaktionen des Benutzers basierend auf seiner Erfahrung auf der Plattform zu erstellen.
Uber: Uber, ein multinationaler Verkehrsdienstleister, hat Keras in seinem Datenwissenschafts-Pipeline 2017 integriert, um seine Routen-Algorithmen zu verbessern. Durch die Verwendung von Keras konnten sie Routen in Echtzeit optimieren, indem sie Faktoren wie Verkehrsmuster, Kraftstoffverfügbarkeit und Historische Reise-Daten berücksichtigten, um benutzerfreundlicher und zuverlässiger zu sein.
Diese Fallstudien zeigen, wie Unternehmen wie Nvidia, Airbnb und Uber erfolgreich Keras in ihrem Technologie-Stack integriert haben, um Innovationen zu treiben und ihre Dienste zu verbessern, dank der Macht tiefen Lernens.
Sie können eine aktuelle Liste von Unternehmen, die Keras verwenden, auf TheirStack.com einsehen. Unsere Plattform bietet eine umfassende Datenbank von Unternehmen, die verschiedene Technologien und interne Tools nutzen.
Bis jetzt haben wir Daten von 9,944 Unternehmen, die Keras verwenden.
Keras wird von einer Vielzahl von Organisationen in verschiedenen Branchen, einschließlich "Financial Services", "It Services And It Consulting", "Oil And Gas", "Machinery Manufacturing", "Manufacturing", "It Services And It Consulting", "Research Services", "Non-Profit Organizations", "Computer Hardware Manufacturing", "Financial Services", verwendet. Für eine umfassende Liste aller Branchen, die Keras nutzen, besuchen Sie bitte TheirStack.com.
Einige der Unternehmen, die Keras verwenden, umfassen JPMorgan Chase Bank, N.A., foodpanda Malaysia, Lucy Group, Robominds GmbH, robominds GmbH, Booz Allen Hamilton, Oak Ridge National Laboratory, Fraunhofer-Gesellschaft, Apple, Fidelity Investments und viele mehr. Sie können eine vollständige Liste von 9,944 Unternehmen, die Keras nutzen, auf TheirStack.com finden.
Basierend auf unseren Daten ist Keras am beliebtesten in Vereinigte Staaten (2,815 companies), Vereinigtes Königreich (512 companies), Indien (377 companies), Deutschland (299 companies), Frankreich (286 companies), Spanien (227 companies), Kanada (214 companies), Indonesien (143 companies), Brasilien (106 companies), Niederlande (83 companies). Es wird jedoch von Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet.
Sie können Unternehmen, die Keras verwenden, finden, indem Sie auf TheirStack.com danach suchen. Wir verfolgen Stellenanzeigen von Millionen von Unternehmen und nutzen sie, um herauszufinden, welche Technologien und internen Tools sie verwenden.
Keras wird in 81 Ländern verwendet