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TensorFlow is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. Nodes in the graph represent mathematical operations, while the graph edges represent the multidimensional data arrays (tensors) communicated between them. The flexible architecture allows you to deploy computation to one or more CPUs or GPUs in a desktop, server, or mobile device with a single API.
21,732
Unternehmen
Wir haben Daten zu 21,732 Unternehmen, die TensorFlow verwenden. Unsere TensorFlow 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 |
Google | Vereinigte Staaten | Software Development | 290K | $280B |
TikTok | Vereinigte Staaten | Entertainment Providers | 67K | $4.6B |
EY | Vereinigtes Königreich | Professional Services | 357K | $45B |
Walmart | Vereinigte Staaten | Retail | 2.3M | $611B |
Dice | Vereinigte Staaten | Software Development | 736 | $12M |
Amazon.com | Vereinigte Staaten | Retail | 10K | $50M |
General Motors | Vereinigte Staaten | Motor Vehicle Manufacturing | 167K | $161B |
Amazon.com Services LLC | Vereinigte Staaten | Retail | 10K | $50M |
SAP | Deutschland | Software Development | 126K | $33B |
Booz Allen Hamilton | Vereinigte Staaten | It Services And It Consulting | 39K | $8.1B |
Robominds GmbH | Deutschland | Machinery Manufacturing | 25 |
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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 TensorFlow
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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.
TensorFlow ist eine offene Quellcode-Bibliothek für die maschinelle Lernung, die von Google entwickelt wurde, um verschiedene maschinelle Lernmodell-bausätze zu erstellen. Sie bietet eine umfassende Ökosystem-Bibliothek von Werkzeugen, Bibliotheken und Community-Ressourcen, die Entwickler ermöglichen, leicht maschinelle Lernlösungen zu implementieren. TensorFlow ist berühmt für seine Flexibilität und Skalierbarkeit, was ihn ideal macht, um sowohl für Forschung als auch für die produktionsreife Bereitstellung von maschinellen Lernalgorithmen.
TensorFlow fällt in die Kategorie der maschinellen Lernwerkzeuge, bietet ein robustes Framework für das Entwicklung und Training von maschinellen Lernmodellen über ein breites Spektrum an Anwendungen. Von Bild- und Spracherkennung bis hin zu NaturSprachverarbeitung und Empfehlungssystemen unterstützt TensorFlow Entwickler bei der Erstellung von Spitzen-AI-Lösungen mit Leichtigkeit.
Gegründet von den Gebrächen von Google Brain im Jahr 2015, erfolgte das Entstehen von TensorFlow, um die Notlage eines flexiblen, effizienten und skalierbaren maschinellen Lern-Frameworks zu adressieren, das die Anforderungen von Forschung und Industrie bediente. Mit Schwerpunkt auf Benutzerfreundlichkeit und Leistung gewann TensorFlow schnell an Popularität innerhalb der maschinellen Lern- und Datenwissenschaftsgemeinden.
Aktuell hält TensorFlow einen beträchtlichen Marktanteil in der Kategorie der maschinellen Lernwerkzeuge, mit einer großen Anzahl von Benutzern von Einzelentwicklern bis hin zu großen Unternehmen. Mit dem stetigen Fortschritt von maschinellen Lerntechnologien und der steigenden Adoption von AI-Lösungen in verschiedenen Branchen wird erwartet, dass der Marktanteil von TensorFlow in Zukunft wachsen wird. Seine robusten Merkmale, umfassende Dokumentation und aktive Community-Support positionieren TensorFlow als führendes Auswahlkriterium für maschinelle Lern-Enthusiasten und -Professionisten gleichermaßen.
Maschinelles Lernen ist ein Kernbestandteil vieler moderner Unternehmen, indem es ihnen ermöglicht,wertvolle Erkenntnisse aus Daten abzugleiten und informierte Entscheidungen zu treffen. Ein der beliebtesten Werkzeuge im Bereich des maschinellen Lernens ist TensorFlow. Entwickelt von Google, wird TensorFlow von Unternehmen aus verschiedenen Branchen aufgrund seiner leistungsfähigen Funktionen und einfacher Bedienbarkeit verwendet.
TensorFlow bietet eine unmatched Skalierbarkeit, die Unternehmen ermöglicht, Maschinelles-Lernen-Modelle zu trainieren und zu implementieren, unabhängig von der Größe. Seine verteilten Rechenfähigkeiten ermöglichen parallelen Prozessieren, was zu schneller Modellausbildung und Inferencesvergleich zu anderen ähnlichen Technologien führt. Dies garantiert, dass Unternehmen leicht groß angelegte Datensätze und komplexe Modelle ausführen, was letztendlich die Produktivität und Zeit-gegen-Markt verbessert.
TensorFlow bietet ein flexibles und vielfältiges Plattform für die Entwicklung eines breiten Spektrums von Maschinelles-Lernen-Anwendungen, von Bilderkennung bis hin zu natürlicher Sprachverarbeitung. Seine umfangreiche Bibliothek von voreingestellten Modulen und Werkzeugen vereinfacht den Entwicklungsprozess und unterstützt eine Vielzahl von neuronalen Netzwerken. Diese Flexibilität ermöglicht Unternehmen, verschiedene Modelle und Techniken zu experimentieren, Anpassungen an sich ändernde Geschäftsanforderungen bereitzustellen und sich den Wettbewerb anzugleichen.
TensorFlow besitzt eine beträchtliche und aktive Gemeinschaft von Entwicklern und Forschern, die sich von fortlaufender Innovation und Verbesserung begleitet wird. Unternehmen, die TensorFlow verwenden, können auf eine unermessliche Fülle von Ressourcen zugreifen, einschließlich Tutorials, Dokumentation und vorgefertigten Modellen. Diese starke Unterstützung der Gemeinschaft sichert Unternehmen den Zugang zu den neuesten Errungenschaften im Bereich des maschinellen Lernens und erleichtert die Lösung von Problemen oder Schwierigkeiten bei der Entwicklung.
TensorFlow integriert sich reibungslos mit anderen beliebten Technologien und Frameworks, wie Keras und TensorFlow Serving, was es Unternehmen ermöglicht, die maschinelle-Lernen-Fähigkeiten in bestehenden Systemen zu integrieren. Seine Kompatibilität mit verschiedenen Programmiersprachen und Plattformen ermöglicht Unternehmen, ihre bestehende Infrastruktur und Fähigkeiten auszunutzen, was den Lernkurvel und die Schnelligkeit der Einführung von maschinellen-Lernen-Lösungen verbessert.
Zusammenfassend bietet TensorFlow Unternehmen ein robustes und reiches Plattform für die Erstellung fortschrittlicher maschinelles-Lernen-Lösungen, mit Vorteilen wie Skalierbarkeit, Flexibilität, Gemeinschaftsunterstützung und reibungsloser Integration. Durch die Verwendung von TensorFlow können Unternehmen ihre maschinelle-Lernen-Abläufe aufwertigen, innovationieren und neue Möglichkeiten für Wachstum und Erfolg im digitalen Zeitalter nutzen.
Einige Unternehmen, die bekannt sind für ihre Verwendung von TensorFlow als Teil ihrer Machine-Learning-Werkzeuge-Palette, sind Google, Uber, Airbnb und Twitter. Hier sind einige hervorgehobene Fallstudien, die den Einsatz von TensorFlow in diesen Unternehmen zeigen:
Google: Google war ein Pionier bei der Entwicklung von TensorFlow, einer quelloffenen Machine-Learning-Bibliothek. Das Unternehmen verwendet TensorFlow umfassend in verschiedenen Anwendungen, von der natürlichen Sprachverarbeitung bis hin zur Bilderkennung. Google begann, TensorFlow in früh 2015 zu nutzen, und seitdem ist es ein wichtiger Bestandteil bei der Machtung vieler von Googles Produkten und Dienstleistungen, einschließlich der Erweiterungen bei Google-Suche, smarten Antworten bei Gmail und Bilderkennung bei Google-Fotos.
Uber: Uber setzt TensorFlow ein, um seine Fahrservice-Plattform durch diverse maschinelle Lernalgorithmen zu verbessern. Das Unternehmen begann, TensorFlow zu nutzen, als es 2016 vonstatten ging, um die Wirksamkeit und Genauigkeit seiner Systeme im Bereich der Streckenoptimierung, der Prognose der Nachfrage und der Betrugsprävention zu steigern. Durch die Nutzung der Macht von TensorFlow konnte Uber eine weitere, personalisierte Erfahrung für seine Benutzer erwirken, während es die hinter den Kulissen operativ optimierte.
Airbnb: Airbnb verwendet TensorFlow für eine Vielzahl von Zwecken, einschließlich personalisierter Suchempfehlungen, dynamischer Preismodelle und Betrugsdetection. Das Unternehmen adoptierte TensorFlow 2017, um seine machine-learning-bezogenen Fähigkeiten zu stärken und mehr abgestimmte Erfahrungen für seine Benutzer anzubieten. Durch die Verwendung von TensorFlow's robustem Framework konnte Airbnb seine Algorithmen fein abstimmen, um besserere Übereinstimmungen zwischen Gästen und Wohnungen zu erreichen, Strategien für die Preisanpassung für die Vermieter anzubieten und Risiken bei Betrugstätigkeiten zu minimieren.
Diese Fallstudien illustrieren, wie prominente Unternehmen wie Google, Uber und Airbnb die Macht von TensorFlow genutzt haben, um Innovationen zu treiben, Benutzererfahrungen zu verbessern und operative Optimierungen durchzuführen, indem sie Machine-Learning-Werkzeuge einsetzten.
Sie können eine aktuelle Liste von Unternehmen, die TensorFlow 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 21,732 Unternehmen, die TensorFlow verwenden.
TensorFlow wird von einer Vielzahl von Organisationen in verschiedenen Branchen, einschließlich "Financial Services", "Software Development", "Entertainment Providers", "Professional Services", "Retail", "Software Development", "Retail", "Motor Vehicle Manufacturing", "Retail", "Software Development", verwendet. Für eine umfassende Liste aller Branchen, die TensorFlow nutzen, besuchen Sie bitte TheirStack.com.
Einige der Unternehmen, die TensorFlow verwenden, umfassen JPMorgan Chase Bank, N.A., Google, TikTok, EY, Walmart, Dice, Amazon.com, General Motors, Amazon.com Services LLC, SAP und viele mehr. Sie können eine vollständige Liste von 21,732 Unternehmen, die TensorFlow nutzen, auf TheirStack.com finden.
Basierend auf unseren Daten ist TensorFlow am beliebtesten in Vereinigte Staaten (7,088 companies), Vereinigtes Königreich (1,357 companies), Deutschland (841 companies), Indien (758 companies), Frankreich (637 companies), Kanada (565 companies), Spanien (506 companies), Brasilien (222 companies), Niederlande (207 companies), Australien (206 companies). Es wird jedoch von Unternehmen auf der ganzen Welt verwendet.
Sie können Unternehmen, die TensorFlow 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.
TensorFlow wird in 105 Ländern verwendet