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A fully-managed service that enables developers and data scientists to quickly and easily build, train, and deploy machine learning models at any scale.
2,632
entreprises
Nous disposons de données sur 2,632 entreprises qui utilisent Amazon SageMaker. Notre liste de clients Amazon SageMaker est disponible en téléchargement et est enrichie de spécificités essentielles de l'entreprise, y compris la classification de l'industrie, la taille de l'organisation, la localisation géographique, les tours de financement et les chiffres d'affaires, entre autres.
Entreprise | Pays | Industrie | Employés | Chiffre d'affaires |
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Amazon Web Services, Inc. | États-Unis | It Services And It Consulting | 1.5M | $3M |
Amazon.com Services LLC | États-Unis | Retail | 10K | $50M |
Dice | États-Unis | Software Development | 736 | $12M |
Fidelity Investments | États-Unis | Financial Services | 77K | $25B |
Policy Expert | Royaume-Uni | Insurance | 344 | $296K |
Brillio | États-Unis | It Services And It Consulting | 5.2K | $1B |
PwC | Royaume-Uni | Professional Services | 328K | $50B |
Salesforce | États-Unis | Software Development | 80K | $32B |
EPAM Systems | États-Unis | It Services And It Consulting | 61K | $4.8B |
Chewy | États-Unis | Retail | 12K | $8.9B |
Qualitest | Royaume-Uni | It Services And It Consulting | 5.7K | |
Brainly | Pologne | Software Development | 820 | $14M |
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Statistiques d'Utilisation Technologique et Part de Marché
Vous pouvez personnaliser ces données selon vos besoins en filtrant par géographie, secteur d'activité, taille de l'entreprise, revenus, utilisation de la technologie, postes de travail et plus encore. Vous pouvez télécharger les données au format Excel ou CSV.
Vous pouvez recevoir des alertes pour ces données. Vous pouvez commencer par sélectionner la technologie qui vous intéresse, puis vous recevrez des alertes dans votre boîte de réception lorsque de nouvelles entreprises utiliseront cette technologie.
Vous pouvez exporter ses données vers un fichier Excel, qui peut être importé dans votre CRM. Vous pouvez également exporter les données vers une API.
Amazon SageMaker est utilisé dans 50 pays
Il y a 18 alternatives à Amazon SageMaker
Questions fréquemment posées
Nos données proviennent d'offres d'emploi collectées auprès de millions d'entreprises. Nous surveillons ces offres sur les sites web des entreprises, les plateformes d'emploi et d'autres plateformes de recrutement. L'analyse des offres d'emploi constitue une méthode fiable pour comprendre les technologies utilisées par les entreprises, y compris l'utilisation de leurs outils internes.
Nous actualisons nos données quotidiennement pour vous garantir un accès à l'information la plus récente disponible. Ce processus de mise à jour fréquente assure que nos insights et notre intelligence reflètent les derniers développements et tendances au sein de l'industrie.
Amazon SageMaker est un service de machine apprentissage tout en un pour les développeurs et les scientifiques de données, fourni par Amazon Web Services (AWS), qui leur permet de construire, d'entraîner et de déployer des modèles de machine apprentissage rapidement et à grande échelle. Avec SageMaker, les utilisateurs ont accès à tous les composants nécessaires pour le workflow de machine apprentissage dans une plateforme unifiée, notamment le traitement des données, la formation des modèles et l'hébergement des modèles, ce qui facilite le développement et le déploiement des modèles de machine apprentissage.
Le machine Learning comme service (MLaaS) est une catégorie dans laquelle Amazon SageMaker tombe, offrant une plateforme basée sur le nuage pour le développement et le déploiement de l'apprentissage automatique sans qu'il soit nécessaire aux utilisateurs de gérer l'infrastructure sous-jacente. Cette catégorie fournit des outils et des services qui simplifient le processus de création de modèles d'apprentissage automatique, permettant aux entreprises de bénéficier du pouvoir de l'intelligence artificielle sans la complexité habituellement associée à la création et à l'entraînement de modèles à partir de zéro.
Amazon SageMaker a été fondé par Amazon Web Services et a été officiellement lancé en 2017. La motivation derrière la création de SageMaker était de simplifier le workflow de machine apprentissage et de le rendre plus accessible aux développeurs et aux organisations de toutes tailles. En fournissant une plateforme gérée en entier avec des algorithmes et des outils intégrés, Amazon a visé à accélérer l'adoption de l'apprentissage automatique dans divers secteurs et à simplifier le déploiement de modèles dans des environnements de production.
Selon les données les plus récentes disponibles, Amazon SageMaker détient une part importante du marché dans la catégorie de service de machine Learning comme service, avec un nombre croissant d'entreprises qui ont confiance dans la plateforme pour leurs besoins d'apprentissage automatique. La prévision indique que Amazon SageMaker est susceptible de poursuivre la croissance de sa part de marché à l'avenir, dû en partie à la demande croissante de solutions d'apprentissage automatique et aux innovations et améliorations continues introduites par Amazon Web Services au sein de la plateforme SageMaker.
Amazon SageMaker est une choix populaire parmi les entreprises souhaitant streamline leurs opérations de l'apprentissage automatique. Avec son ensemble complet d'outils et de services, Amazon SageMaker simplifie l'ensemble du workflow d'apprentissage automatique, allant de l'étiquetage des données et de l'entraînement des modèles à la mise en production et au suivi.
Avantages d'Amazon SageMaker :
1. Échelle :
Amazon SageMaker offre une échelle sans pareille, permettant aux entreprises de mettre à l'échelle leurs modèles d'apprentissage automatique pour gérer des ensembles de données volumineux et des charge de travail en augmentation. Contrairement aux plateformes d'apprentissage automatique classiques, SageMaker peut ajuster automatiquement les ressources en fonction de la demande, garantissant une performance optimale en tout temps.
2. Économie :
L'un des avantages clés d'Amazon SageMaker est son économie. En utilisant des modèles de tarification payante par l'heure, les entreprises peuvent réduire significativement leurs coûts d'infrastructure par rapport à la mise en place et à la maintenance de milieux de l'apprentissage automatique coûteux sur site ou à l'aide d'autres alternatives basées sur le cloud.
3. Intégration avec les services AWS :
Amazon SageMaker s'intègre de manière fluide avec un large éventail de services AWS, tels que S3, Redshift et Lambda, simplifiant l'accès aux données, le stockage et les processus de mise en production. Cette intégration étroite permet aux entreprises de construire des pipelines d'apprentissage automatique de bout en bout sans avoir à effectuer des intégrations complexes ou à utiliser des outils tiers.
4. Algorithme et frameworks intégrés :
Amazon SageMaker fournit une bibliothèque riche d'algorithme et de frameworks d'apprentissage automatique populaires tels que TensorFlow et PyTorch, ce qui permet aux scientifiques des données de prototyper et de déployer rapidement des modèles sans avoir à installer et à configurer manuellement les bibliothèques, élevant ainsi le temps et réduisant les erreurs.
5. Réglage automatique des modèles :
Les capacités de réglage automatique des modèles d'Amazon SageMaker éliminent la nécessité d'un réglage manuel des hyperparamètres, ce qui accélère le processus d'optimisation des modèles et permet aux entreprises d'atteindre une précision et une performances élevées des modèles en moins de temps qu'ainsi que les méthodes de réglage manuel.
Amazon SageMaker est une option populaire pour les entreprises qui cherchent à exploiteler l'apprentissage automatique en tant que service pour leurs besoins métier. plusieurs entreprises établies ont intégré réussi Amazon SageMaker dans leurs opérations, montrant la diversité et l'efficacité du plateau. Voici quelques études de cas montant comment certaines entreprises utilisent Amazon SageMaker :
Bumble
Bumble, la plateforme de dating et de réseau social populaire, utilise Amazon SageMaker pour améliorer ses algorithmes de matching. En exploitant les capacités d'apprentissage automatique de SageMaker, Bumble a pu optimiser les recommandations d'utilisateurs, ce qui a mené à de meilleurs matches et à une plus grande engagement utilisateur. L'entreprise a commencé à utiliser Amazon SageMaker en 2019 et a depuis vu des améliorations significatives dans la satisfaction des utilisateurs.
Airbnb
Airbnb utilise Amazon SageMaker pour ses systèmes de détection de fraude. En analysant les motifs et les anomalies dans les données de comportement des utilisateurs, Airbnb peut identifier et prévenir les activités frauduleuses sur sa plateforme. L'intégration de SageMaker a renforcé les mesures de sécurité d'Airbnb et a amélioré la confiance et la sécurité de sa communauté. Airbnb a commencé à utiliser Amazon SageMaker en 2018 et continue de affiner ses processus de détection de fraude avec les capacités avancées d'apprentissage automatique du plateau.
Unilever
Unilever, une entreprise multinationale de biens de consommation, intègre Amazon SageMaker dans ses processus de prévision des ventes et planification des approvisionnements. En analysant les données historiques de ventes et les tendances du marché, Unilever peut générer des prévisions de demande plus précises, optimiser la gestion des stocks et fluidifier les opérations logistiques. Depuis l'adoption d'Amazon SageMaker en 2017, Unilever a connu une amélioration de la précision des prévisions et une efficacité opérationnelle accrue dans ses opérations mondiales.
Ces études de cas offrent un aperçu de la façon dont les entreprises de divers secteurs utilisent les compétences d'Amazon SageMaker pour promouvoir l'innovation, l'efficacité et la croissance dans leurs entreprises. En exploitant les capacités de l'apprentissage automatique en tant que service, des entreprises comme Bumble, Airbnb et Unilever se donneront les moyens de prendre des décisions éclairées par les données pour rester à l'avant-garde dans un paysage concurrentiel de marché.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant Amazon SageMaker en visitant TheirStack.com. Notre plateforme fournit une base de données complète des entreprises utilisant diverses technologies et outils internes.
À ce jour, nous disposons de données sur 2,632 entreprises qui utilisent Amazon SageMaker.
Amazon SageMaker est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "It Services And It Consulting", "Retail", "Software Development", "Financial Services", "Insurance", "It Services And It Consulting", "Professional Services", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Retail". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant Amazon SageMaker, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent Amazon SageMaker incluent Amazon Web Services, Inc., Amazon.com Services LLC, Dice, Fidelity Investments, Policy Expert, Brillio, PwC, Salesforce, EPAM Systems, Chewy et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 2,632 entreprises qui utilisent Amazon SageMaker sur TheirStack.com.
Selon nos données, Amazon SageMaker est le plus populaire dans États-Unis (1,191 companies), Royaume-Uni (173 companies), Canada (69 companies), Inde (57 companies), France (53 companies), Australie (51 companies), Allemagne (46 companies), Espagne (45 companies), Brésil (44 companies), Suisse (23 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant Amazon SageMaker en le recherchant sur TheirStack.com. Nous suivons les offres d'emploi de millions d'entreprises et les utilisons pour découvrir quelles technologies et outils internes elles emploient.