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The Kubeflow project is dedicated to making Machine Learning on Kubernetes easy, portable and scalable by providing a straightforward way for spinning up best of breed OSS solutions.
2,423
entreprises
Nous disposons de données sur 2,423 entreprises qui utilisent Kubeflow. Notre liste de clients Kubeflow 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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Tripadvisor | États-Unis | Software Development | 5.8K | $777M |
Zscaler | États-Unis | Computer And Network Security | 8.1K | $1.1B |
![]() Okta | États-Unis | Software Development | 7.7K | $1.3B |
![]() Rokt | États-Unis | Software Development | 585 | |
Bain & Company | États-Unis | Business Consulting And Services | 22K | $6B |
Canonical | Royaume-Uni | Software Development | 1.5K | $126M |
Ayasdi | États-Unis | Software Development | 50 | $12M |
![]() Affirm | États-Unis | Financial Services | 2.6K | $1.2B |
![]() Wayfair | États-Unis | Retail | 14K | $12B |
![]() Seldon | Royaume-Uni | Embedded Software Products | 110 | $11M |
UKG | États-Unis | Software Development | 15K | $1.5B |
Grupo Boticário | Brésil | Wellness And Fitness Services | 29K | $1.4B |
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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.
Kubeflow est utilisé dans 57 pays
Il y a 76 alternatives à Kubeflow
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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 plateforme Kubeflow est une plateforme open-source conçue pour faciliter l'implémentation de modèles de machine learning sur Kubernetes. Elle vise à streamliner le workflow de machine learning en fournissant un ensemble d'outils unifiés qui s'intègrent bien avec l'écosystème Kubernetes. Avec Kubeflow, les scientifiques des données et les ingénieurs de machine learning peuvent expérimenter, construire et déployer des modèles de machine learning de manière plus efficace.
Kubeflow relève de la catégorie des Outils de machine learning, en particulier en ce qui concerne l'infrastructure et les opérations pour les projets de machine learning. Elle propose un ensemble de composants qui travaillent ensemble pour fournir une expérience fluide pour l'exécution des workflows de machine learning sur les clustres Kubernetes. En exploitant la puissance de Kubernetes, Kubeflow permet des déployements scalables et fiables de modèles de machine learning dans des environnements de production.
Kubeflow a été fondée par Google en décembre 2017 avec pour objectif de simplifier l'implémentation des workflows de machine learning sur Kubernetes. Google a reconnu la nécessité d'une approche plus uniforme pour gérer les pipelines de machine learning et a décidé de créer un projet open-source qui utilise les capacités de Kubernetes pour cette fin. Depuis sa création, Kubeflow a gagné en popularité dans la communauté de machine learning et a vu une adoption significative par les organisations cherchant à échaler leurs opérations de machine learning.
Actuellement, Kubeflow tient une part notable du marché dans la catégorie des Outils de machine learning, avec une base d'utilisateurs en croissance. Alors que la demande pour des solutions d'infrastructure de machine learning efficaces comme Kubeflow continue de croître, il est prévu que l'entreprise continue de croître dans le marché à mesure que les organisations adoptent des workflows de machine learning basés sur Kubernetes.
Kubeflow est une plateforme puissante que les entreprises utilisent pour streamliner leurs workflows de l'apprentissage automatique, allant de l'expérimentation à la mise en production. En exploitant les capacités de Kubeflow, les organisations peuvent optimiser leurs modèles d'apprentissage automatique et améliorer les processus de prise de décision.
Échelle et flexibilité : Kubeflow permet aux entreprises de scaler efficacement leurs opérations d'apprentissage automatique et d'adapter à des besoins commerciaux changeants. Contrairement aux solutions traditionnelles, Kubeflow utilise les capacités d'orchestration dynamique de Kubernetes pour affecter des ressources en fonction des exigences de charge, ce qui garantit des performances optimales à tout moment.
Gestion de la vie cycle de l'apprentissage automatique : Avec Kubeflow, les entreprises peuvent gérer tout le cycle de vie de l'apprentissage automatique de manière sèche dans une seule plateforme. De la préparation des données à la formation des modèles et à la mise en production, Kubeflow simplifie le processus en fournissant des outils et des workflows intégrés, éliminant la nécessité de multiples solutions disjointes.
Collaboration et reproductibilité améliorées : Kubeflow promeut la collaboration parmi les scientifiques et les ingénieur(ne)s en permettant le partage de modèles, de données et d'experiments de manière reproductible. Contrairement aux outils standalone, les environnements versionnés de Kubeflow assurent que les membres de l'équipe peuvent travailler ensemble efficacement et suivre les changements sans difficulté.
Économie et optimisation des ressources : En exploitant les capacités de gestion des ressources de Kubeflow, les entreprises peuvent optimiser leur utilisation des infrastructures et réduire les coûts d'exploitation. La capacité de Kubeflow à ajuster dynamiquement l'allocation des ressources en fonction des exigences de charge permet aux organisations de ne payer que pour les ressources qu'elles nécessitent, ce qui mène à des économies significatives à long terme.
Intégration et extensibilité de l'écosystème : Kubeflow s'intègre de manière fluide avec une large gamme de frameworks et d'outils d'apprentissage automatique existants, ce qui permet aux entreprises de tirer parti de leurs technologies préférées au sein de la plateforme. Cette extensibilité permet aux organisations de construire des workflows personnalisés et d'incorporer des bibliothèques spécialisées facilement, pour améliorer leur capacité en apprentissage automatique sans contraintes.
Kubeflow est devenue un choix populaire pour les entreprises souhaitant streamliner leurs workflows de machine learning et améliorer leurs capacités d'apprentissage artificiel. Voici quelques études de cas non fictives montrant comment diverses sociétés ont mis en œuvre avec succès Kubeflow pour stimuler l'innovation et l'efficacité :
Airbnb : Airbnb, le marché en ligne pour les locations de vacances, utilise Kubeflow pour gérer et amplifier ses modèles de machine learning efficacement. Ils ont commencé à utiliser Kubeflow en début de 2019 pour automatiser la mise en production des modèles ML, ce qui permet des expériences plus rapides et des itérations plus fréquentes. Grâce à Kubeflow Pipelines, l'équipe de data science d'Airbnb peut orchestrer des flux de travail complexes, ce qui conduit à une productivité améliorée et une précision accrue des modèles.
Zynga : Zynga, un développeur de jeux mobiles líder, incorpore Kubeflow dans son infrastructure AI pour améliorer l'expérience des joueurs et optimiser les mécanismes de jeu. Depuis leur adoption de Kubeflow en 2020, Zynga a vu des améliorations remarquables dans la vitesse de formation des modèles et la réduction des ressources. En utilisant les capacités avancées de tuning de paramètres de Kubeflow, Zynga peut ajuster facilement ses algorithmes de jeu, ce qui produit des expériences de jeu plus attractives pour ses utilisateurs.
Cerner Corporation : En tant que société de technologie de santé, Cerner Corporation utilise Kubeflow pour stimuler l'innovation en soins personnalisez et en soutien aux décisions cliniques. Ils ont intégré Kubeflow dans leur framework AI en 2018 pour accélérer le développement de modèles prédictifs pour le diagnostic et la planification du traitement des maladies. Grâce à l'infrastructure scalable de Kubeflow, Cerner a pu déployer des solutions de machine learning de pointe qui améliorent les résultats des patients et simplifient les opérations de santé.
Ces études de cas mettent en valeur les applications diverses de Kubeflow dans différents secteurs et mettent en avant son rôle dans l'enablement des entreprises à saisir le pouvoir de l'apprentissage automatique de manière efficace. En exploitant les capacités de Kubeflow, les entreprises peuvent atteindre une agilité accrue, une scalabilité accrue et une précision accrue dans leurs initiatives d'apprentissage automatique, ce qui leur permet de prendre l'avantage concurrentiel et de stimuler la croissance commerciale.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant Kubeflow 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 2,423 entreprises qui utilisent Kubeflow.
Kubeflow est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Software Development", "Computer And Network Security", "Software Development", "Software Development", "Business Consulting And Services", "Software Development", "Software Development", "Financial Services", "Retail", "Embedded Software Products". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant Kubeflow, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent Kubeflow incluent Tripadvisor, Zscaler, Okta, Rokt, Bain & Company, Canonical, Ayasdi, Affirm, Wayfair, Seldon et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 2,423 entreprises qui utilisent Kubeflow sur TheirStack.com.
Selon nos données, Kubeflow est le plus populaire dans États-Unis (1,038 companies), Royaume-Uni (182 companies), Allemagne (79 companies), Inde (77 companies), France (71 companies), Canada (63 companies), Brésil (44 companies), Espagne (39 companies), Australie (30 companies), Singapour (26 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant Kubeflow 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.