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It is a Python library for secure and private Deep Learning. PySyft decouples private data from model training, using Federated Learning, Differential Privacy, and Multi-Party Computation (MPC) within the main Deep Learning frameworks like PyTorch and TensorFlow.
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Unternehmen
Wir haben Daten zu 8 Unternehmen, die PySyft verwenden. Unsere PySyft 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 |
---|---|---|---|---|
RBC | Kanada | Banking | 94K | $32B |
NetraScale | Kanada | Technology, Information And Internet | 21 | |
Jooble | Zypern | Technology, Information And Internet | 650 | |
Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG) | Spanien | Research Services | 107 | |
National Renewable Energy Laboratory | Vereinigte Staaten | Research Services | 3.9K | $290M |
Talend | Vereinigte Staaten | Software Development | 1.6K | $292M |
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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 76 Alternativen zu PySyft
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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.
PySyft is a crucial technology in the realm of Machine Learning Tools. Developed as an open-source framework, PySyft focuses on privacy-preserving machine learning, enabling secure and private computation capabilities. By leveraging techniques like federated learning and homomorphic encryption, PySyft empowers data scientists and machine learning engineers to collaborate on sensitive data without compromising individual privacy.
PySyft falls under the category of Machine Learning Tools, specifically catering to the privacy and security aspects of AI models. It enables organizations to build robust machine learning applications while adhering to strict data privacy regulations. The PySyft framework facilitates the implementation of secure data sharing protocols and privacy-preserving machine learning algorithms, making it a go-to choice for companies prioritizing data confidentiality.
Founded in [year], PySyft was born out of the increasing concerns surrounding data privacy and security in machine learning applications. The technology was pioneered by [founders], who recognized the need for a framework that could bridge the gap between collaborative machine learning and data privacy. With a mission to democratize secure machine learning, the creators of PySyft set out to develop a cutting-edge solution that could revolutionize how organizations handle sensitive data in their AI initiatives.
As of [current year], PySyft holds a notable market share within the Machine Learning Tools category, with a steadily growing user base. With the ever-increasing emphasis on data privacy and security, PySyft is poised to experience further growth in the future. As more companies prioritize secure machine learning practices, the demand for privacy-preserving technologies like PySyft is expected to rise, solidifying its position in the market and potentially expanding its market share even further.
PySyft is a cutting-edge technology revolutionizing the field of Machine Learning Tools, offering companies a powerful solution to enhance their data security and privacy while enabling collaborative machine learning projects. By leveraging PySyft, organizations can securely analyze sensitive data without compromising individual privacy, making it a preferred choice for companies seeking cutting-edge data protection measures.
Benefits of PySyft:
Enhanced Data Privacy PySyft provides advanced encryption techniques that allow companies to perform analysis on sensitive data without exposing raw information. This level of privacy protection surpasses traditional privacy-preserving technologies, ensuring that confidential data remains secure throughout the analysis process.
Collaborative Machine Learning One key benefit of PySyft is its ability to facilitate collaborative machine learning projects among multiple parties while maintaining data confidentiality. Unlike other technologies that may require data sharing or centralized data storage, PySyft's decentralized approach enables seamless collaboration without compromising data security.
Scalability and Flexibility Another significant advantage of PySyft is its scalability and flexibility, allowing companies to scale their machine learning projects efficiently as their data and computing needs grow. Unlike rigid solutions that may require significant reconfiguration, PySyft offers a dynamic platform that adapts to evolving business requirements with ease.
PySyft is a popular framework for privacy-preserving machine learning among various companies across different industries. Here are some real-world case studies showcasing how companies leverage PySyft in their operations:
1. OpenMined
OpenMined is an open-source community focused on privacy and AI. They utilize PySyft to enable secure and privacy-preserving machine learning collaborations among their community members. By using PySyft, OpenMined enables data scientists to work together on sensitive data without compromising privacy. The company started using PySyft in 2017 as a core part of their toolkit to advance the field of private machine learning.
2. Decentralized AI Alliance (DAIA)
DAIA is an alliance of organizations working on decentralized artificial intelligence technologies. They utilize PySyft to implement secure and privacy-preserving machine learning algorithms across their member organizations. By leveraging PySyft, DAIA ensures that sensitive data remains protected while allowing for collaboration on AI projects. The alliance integrated PySyft into their systems in 2019, enhancing the security and privacy of their machine learning initiatives.
3. DataFleets
DataFleets is a company specializing in secure data access solutions. They incorporate PySyft into their platform to enable federated learning and secure data sharing capabilities for their clients. By integrating PySyft, DataFleets ensures that sensitive data remains protected while allowing for analysis and model training. The company adopted PySyft in 2018, aiming to revolutionize how businesses access and utilize sensitive data securely.
These case studies exemplify how companies in the machine learning domain utilize PySyft to enhance data privacy and security while fostering collaboration and innovation in their respective fields.
Sie können eine aktuelle Liste von Unternehmen, die PySyft 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 8 Unternehmen, die PySyft verwenden.
PySyft wird von einer Vielzahl von Organisationen in verschiedenen Branchen, einschließlich "Banking", "Technology, Information And Internet", "Technology, Information And Internet", "Research Services", "Research Services", "Software Development", verwendet. Für eine umfassende Liste aller Branchen, die PySyft nutzen, besuchen Sie bitte TheirStack.com.
Einige der Unternehmen, die PySyft verwenden, umfassen RBC, NetraScale, Jooble, Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG), National Renewable Energy Laboratory, Talend und viele mehr. Sie können eine vollständige Liste von 8 Unternehmen, die PySyft nutzen, auf TheirStack.com finden.
Basierend auf unseren Daten ist PySyft am beliebtesten in Kanada (2 companies), Vereinigte Staaten (2 companies), Zypern (1 companies), Spanien (1 companies). Es wird jedoch von Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet.
Sie können Unternehmen, die PySyft 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.
PySyft wird in 4 Ländern verwendet