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Azure Machine Learning is a fully-managed cloud service that enables data scientists and developers to efficiently embed predictive analytics into their applications, helping organizations use massive data sets and bring all the benefits of the cloud to machine learning.
2,903
entreprises
Nous disposons de données sur 2,903 entreprises qui utilisent Azure Machine Learning. Notre liste de clients Azure Machine Learning 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 |
---|---|---|---|---|
Microsoft | États-Unis | Software Development | 233K | $198B |
EY | Royaume-Uni | Professional Services | 357K | $45B |
Avanade | États-Unis | It Services And It Consulting | 19K | $2B |
Freeport McMoRan | États-Unis | Mining | 10K | $15B |
Navy Federal Credit Union | États-Unis | Financial Services | 22K | $6.9B |
Accenture | Irlande | Business Consulting And Services | 738K | $63B |
IBM | États-Unis | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
PTV Planung Transport Verkehr | Allemagne | Broadcast Media Production And Distribution | 51 | |
KPMG | Canada | Accounting | 265K | $75M |
PTV Group | Allemagne | Software Development | 912 | |
Applied Information Sciences | États-Unis | It Services And It Consulting | 760 | $77M |
Enable | Royaume-Uni | Civic And Social Organizations | 1K | $18M |
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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.
Il y a 18 alternatives à Azure Machine Learning
Azure Machine Learning est utilisé dans 57 pays
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.
Azure Machine Learning est un service puissant en nuage fourni par Microsoft dans le cadre de la plateforme Azure en nuage. Il est conçu pour permettre aux scientifiques des données et aux développeurs de construire, d'entraîner, de déployer et de gérer des modèles d'apprentissage automatique de manière plus facile et efficace. Avec Azure Machine Learning, les utilisateurs peuvent utiliser un large éventail de outils et d'ensembles pour accélérer le développement de solutions AI, allant de la préparation des données et de l'entraînement des modèles à la mise en production et à la surveillance.
L'apprentissage automatique en tant que Service (MLaaS) est la catégorie dans laquelle Azure Machine Learning tombe. Les plateformes MLaaS telles qu'Azure Machine Learning fournissent un jeu d'outils et d'infrastructure pour les organisations de développer des modèles d'apprentissage automatique sans avoir à construire et à between la sous-couche d'infrastructure. Cette catégorie permet aux entreprises de tirer parti des algorithmes d'apprentissage automatique et des technologies AI pour extraire des connaissances, améliorer les processus de prise de décision et améliorer leurs produits et services.
Azure Machine Learning a été fondé par Microsoft en 2014 en vue de démocratiser l'intelligence artificielle et de rendre l'apprentissage automatique plus accessible à un public plus large. Le motif derrière le lancement d'Azure Machine Learning était d'empêcher les organisations de toutes tailles de tirer parti du potentiel de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique pour déclencher l'innovation et accélérer la transformation numérique. Depuis sa création, Azure Machine Learning a connu un certain succès sur le marché et s'est établi comme plateforme de premier plan dans la catégorie MLaaS.
Actuellement, Azure Machine Learning détient une part importante du marché dans la catégorie MLaaS, grâce à la présence établie de Microsoft dans l'industrie du cloud computing et aux investissements continus dans les technologies AI. Avec la demande de solutions AI dans les secteurs divers, la part de marché de Azure Machine Learning est attendue de continuer de s'élargir à l'avenir. Alors que les organisations se privilégient les capacités AI pour gagner un avantage concurrentiel et améliorer l'efficacité opérationnelle, Azure Machine Learning est préparé à expérimenter une croissance et une adoption supplémentaires sur le marché.
Azure Machine Learning est un outil puissant que les entreprises utilisent pour exploiter le potentiel de l'apprentissage automatique pour le développement de leur croissance d'affaires. Avec les progrès de la technologie de l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS), Azure Machine Learning fournit une plateforme robuste pour les organisations de développer, de déployer et de gérer des modèles d'apprentissage automatique de manière efficace.
Productivité accrue :
Azure Machine Learning streamlines l'ensemble du flux de travail de l'apprentissage automatique, du préparation des données au déploiement du modèle, permettant aux équipes de se concentrer sur l'innovation plutôt que la gestion de l'infrastructure. Contrairement aux méthodes traditionnelles, Azure ML simplifie le processus en offrant une interface utilisateur amicale et des capacités d'apprentissage automatique automatique, réduisant le temps et l'effort nécessaires pour délivrer des solutions à impact.
** Échelles et flexibilité :**
L'un des avantages clés d'Azure Machine Learning est son échelle et sa flexibilité. Les entreprises peuvent étaler des ressources à la demande, ce qui garantit une performance optimale et une efficacité économique. Cette échelle dynamique distingue Azure ML des solutions sur site, permettant aux organisations de s'adapter aux exigences commerciales changeantes sans investissements considérables dans l'équipement.
Écosystème intégré :
Azure Machine Learning s'intègre de manière fluide avec les services Microsoft Azure, créant un écosystème cohérent qui facilite les solutions d'apprentissage automatique à champ terminé. Cette intégration étroite permet aux scientifiques des données et aux développeurs de bénéficier de divers outils et services dans la plateforme Azure, améliorant la collaboration et la productivité au sein des équipes. L'écosystème intégré d'Azure ML simplifie l'amorce et le déploiement des modèles d'apprentissage automatique, offrant un environnement unifié pour l'expérimentation et l'innovation.
En conclusion, Azure Machine Learning offre une plateforme complète et utilisable qui permet aux entreprises d'accélérer leurs initiatives d'apprentissage automatique, d'innover et de gagner un avantage compétitif dans le paysage évoluant rapidement numérique d'aujourd'hui.
L'Azure Machine Learning est une solution puissante utilisée par de nombreuses entreprises pour exploiter les capacités de l'apprentissage automatique en tant que service. Voici quelques études de cas montrant comment les entreprises utilisent Azure Machine Learning pour répondre à leurs besoins métier :
1. Adobe
Adobe, une société logicielle renommée, utilise Azure Machine Learning pour améliorer ses stratégies marketing. En utilisant Azure Machine Learning, Adobe peut analyser de vastes quantités de données client pour générer des informations pour les campagnes marketing ciblées. Adobe a commencé à utiliser Azure Machine Learning dans ses opérations en 2017, révolutionnant son approche d'engagement avec le client.
2. Shell
Shell, une entreprise énergétique mondiale, utilise Azure Machine Learning pour optimiser ses opérations de forage. En mettant en œuvre des algorithmes Azure Machine Learning, Shell peut prédire les pannes d'équipement, analyser les données sismiques de manière efficace et optimiser les processus de forage. Shell a adopté Azure Machine Learning en 2016, ce qui a entraîné une amélioration significative de l'efficacité opérationnelle et de l'efficacité économique.
3. HP
HP, une société de technologie leader, utilise Azure Machine Learning pour améliorer ses services de support clients. En utilisant des modèles Azure Machine Learning, HP peut prédire les problèmes client avant qu'ils ne se produisent, fournir un support proactif et améliorer la satisfaction client. HP a intégré Azure Machine Learning dans ses opérations de support en 2018, ce qui a entraîné une amélioration marquée de l'expérience client.
Ces études de cas illustrent les applications variées d'Azure Machine Learning dans différents secteurs, montrant comment les entreprises utilisent cette technologie pour innover, améliorer leurs opérations et fournir des services supérieurs à leurs clients.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant Azure Machine Learning 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 2,903 entreprises qui utilisent Azure Machine Learning.
Azure Machine Learning est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Software Development", "Professional Services", "It Services And It Consulting", "Mining", "Financial Services", "Business Consulting And Services", "It Services And It Consulting", "Broadcast Media Production And Distribution", "Accounting", "Software Development". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant Azure Machine Learning, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent Azure Machine Learning incluent Microsoft, EY, Avanade, Freeport McMoRan, Navy Federal Credit Union, Accenture, IBM, PTV Planung Transport Verkehr, KPMG, PTV Group et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 2,903 entreprises qui utilisent Azure Machine Learning sur TheirStack.com.
Selon nos données, Azure Machine Learning est le plus populaire dans États-Unis (972 companies), Royaume-Uni (257 companies), Allemagne (134 companies), Canada (106 companies), Inde (91 companies), France (88 companies), Espagne (63 companies), Pays-Bas (58 companies), Brésil (42 companies), Australie (39 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant Azure Machine Learning 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.