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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
entreprises
Nous disposons de données sur 9,944 entreprises qui utilisent Keras. Notre liste de clients Keras 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 |
---|---|---|---|---|
JPMorgan Chase Bank, N.A. | États-Unis | Financial Services | 76K | $135M |
foodpanda Malaysia | Singapour | It Services And It Consulting | 13K | $14M |
Lucy Group | Royaume-Uni | Oil And Gas | 1.3K | $261M |
Robominds GmbH | Allemagne | Machinery Manufacturing | 25 | |
robominds GmbH | Allemagne | Manufacturing | 28 | |
Booz Allen Hamilton | États-Unis | It Services And It Consulting | 39K | $8.1B |
Oak Ridge National Laboratory | États-Unis | Research Services | 5.8K | $57M |
Fraunhofer-Gesellschaft | Allemagne | Non-Profit Organizations | 10K | $42M |
![]() Apple | États-Unis | Computer Hardware Manufacturing | 293K | |
Fidelity Investments | États-Unis | Financial Services | 77K | $25B |
ENSIGN INFOSECURITY (CYBERSECURITY) PTE. LTD. | Singapour | Professional Services | 580 | |
foodpanda | Singapour | Internet Marketplace Platforms | 14K | $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.
Keras est utilisé dans 81 pays
Il y a 18 alternatives à Keras
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.
Le Keras est une bibliothèque de réseaux de neurones ouverte source écrite en Python. Elle est conçue pour permettre une expérimentation rapide avec les réseaux de neurones profonds et se concentre sur être facile à utiliser, modulaire et extensible. Avec Keras, les développeurs peuvent facilement construire et entraîner des modèles de traitement de l'apprentissage automatique, en faisant de lui une choix populaire pour les débutants et les professionnels aguerris de l'apprentissage automatique. Son API d'anglais haut niveau permet une prototypage rapide et prend en charge les réseaux de convolution, les réseaux de récurrence et une combinaison des deux.
Le catégorie des Packages PyPI est une catégorie qui comprend divers packages Python disponibles pour utilisation dans les applications différentes. Keras tombe sous cette catégorie comme package Python large diffus pour les tâches de apprentissage automatique profonde en particulier. Il fournit une interface simplifiée aux fonctionnalités de réseaux de neurones complexes, rendant plus facile pour les développeurs d'implémenter des modèles de traitement de l'apprentissage automatique sans plonger trop loin dans les intricatités d'architecture de réseau de neurones.
Le Keras a été fondé en mars 2015 par François Chollet comme projet open-source. Sa mise en marche visait à fournir une interface utilisateur amicale pour créer des réseaux de neurones sur les bibliothèques populaires de l'apprentissage automatique comme TensorFlow et Theano. Au fil du temps, Keras a acquéré une popularité dans la communauté de l'apprentissage automatique en raison de sa facilité d'utilisation et de sa flexibilité.
En ce qui concerne le partage actuel du marché, le Keras se classe parmi les frameworks de apprentissage automatique les plus émergeantes au sein de l'industrie. Sa intégration sans heurt avec TensorFlow, qui est devenue le framework dominant pour l'apprentissage automatique, a contribué à sa large adoption. Alors qu'il fait face à la concurrence d'autres bibliothèques de l'apprentissage automatique, Keras continue d'accroître sa base d'utilisateurs et prévoit maintenir et éventuellement augmenter sa part de marché à l'avenir. Alors que la demande pour les solutions de traitement de l'apprentissage automatique Continue d'augmenter, Keras est en mesure de rester un acteur clés dans le domaine du développement de réseau de neurones.
Le Keras est une option populaire parmi les entreprises pour construire des modèles d'apprentissage profond en raison de son interface utilisateur friendly et de son intégration douce avec des frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow et Theano. Son API à haut niveau permet une prototypage rapide et une experimentation facile, ce qui le rend un instrument de prédilection pour les deux débutants et les praticiens expérimentés d'apprentissage profond.
**Avantages du Keras :
1. Facilité d'utilisation : Le Keras simplifie la construction de réseaux de neurones en offrant une interface propre et intuitive. Comparé à d'autres technologies similaires, le Keras nécessite moins de code, ce qui facilite la compréhension et la maintenance de architectures de réseaux de neurones complexes.
2. Flexibilité : Le Keras offre de la flexibilité en termes de construction de modèle, permettant aux utilisateurs de concevoir des modèles de réseaux de neurones séquentiels et complexes avec facilité. Alors que d'autres technologies peuvent averrouiller des structures, le Keras autorise la personnalisation pour répondre aux exigences spécifiques de projet de manière efficace.
3. Documentation exhaustive : Le Keras fournit une documentation exhaustive et une masse énorme de utilisateurs, ce qui facilite la découverte de support et de ressources pour les entreprises en utilisant la technologie. Cette abondance d'informations rend Keras supérieur à ses concurrents, ce qui garantit une courbe d'apprentissage plus lisse et une adoption plus rapide de la technologie.
Keras est un framework populaire d'apprentissage automatique profond largement utilisé par les entreprises à travers divers secteurs pour concevoir et déployer des modèles de machine learning. Voici quelques études de cas de sociétés réelles qui utilisent Keras dans leur stack technique :
Nvidia : Nvidia, une entreprise de technologie renommée, utilise Keras pour développer ses modèles d'apprentissage automatique profond pour la reconnaissance d'images et le traitement automatique du langage naturel. Elle a commencé à intégrer Keras dans son workflow en 2016 pour tirer avantage de sa simplicité et de sa flexibilité, ce qui permet aux scientifiques des données d'exploiter et de déployer des modèles de manière plus efficace.
Airbnb : Airbnb, un marché en ligne leader pour l'hébergement et les expériences touristiques, a adopté Keras en 2018 pour améliorer son système de recommandation. En utilisant Keras, Airbnb a pu mettre en œuvre des algorithmes d'apprentissage automatique avancés pour proposer des suggestions pour les utilisateurs en fonction de leurs préférences et des interactions précédentes avec la plateforme.
Uber : Uber, une entreprisemultinationale de réseau de transport en ligne, a intégré Keras dans son pipeline de science des données en 2017 pour améliorer ses algorithmes de planification de route. En exploitant les capacités d'apprentissage automatique profond de Keras, Uber a pu optimiser les itinéraires en temps réel, prenant en compte les facteurs tels que les patterns de circulation, la disponibilité des chauffeurs et les données historiques des trajets pour fournir un service plus efficace et fiable à ses clients.
Ces études de cas mettent en évidence comment des sociétés telles que Nvidia, Airbnb et Uber ont réussi à intégrer Keras dans leurs stacks techniques pour encourager l'innovation et améliorer leurs services au travers de l'ordinateur.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant Keras 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 9,944 entreprises qui utilisent Keras.
Keras est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "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". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant Keras, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent Keras incluent 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 et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 9,944 entreprises qui utilisent Keras sur TheirStack.com.
Selon nos données, Keras est le plus populaire dans États-Unis (2,815 companies), Royaume-Uni (512 companies), Inde (377 companies), Allemagne (299 companies), France (286 companies), Espagne (227 companies), Canada (214 companies), Indonésie (143 companies), Brésil (106 companies), Pays-Bas (83 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant Keras 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.