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MLflow is an open source platform for managing the end-to-end machine learning lifecycle.
3,347
entreprises
Nous disposons de données sur 3,347 entreprises qui utilisent MLflow. Notre liste de clients MLflow 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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Shopify | Canada | Software Development | 19K | $4.8B |
Databricks | États-Unis | Software Development | 8.8K | $600M |
Sanofi | France | Pharmaceutical Manufacturing | 92K | $46B |
Veeva Systems | États-Unis | Software Development | 8.4K | $2.2B |
Peloton | Canada | Oil And Gas | 5K | $2.8B |
Adevinta Group | Espagne | Online Audio And Video Media | 5K | $932M |
![]() sennder | Allemagne | Truck Transportation | 970 | $350M |
ICF | États-Unis | Business Consulting And Services | 11K | |
Prudential | États-Unis | Financial Services | 41K | $65B |
FIS | États-Unis | It Services And It Consulting | 46K | $14B |
Datamics GmbH | Allemagne | Software Development | 10 | |
![]() Turo | États-Unis | Technology, Information And Internet | 1.7K | $150M |
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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.
MLflow est utilisé dans 63 pays
Il y a 76 alternatives à MLflow
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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.
L'Mflow est une plateforme open-source conçue pour gérer tout le cycle de vie du processus d'apprentissage automatique. Elle fournit un cadre pour streamliner le processus d'apprentissage automatique, de l'expérimentation à la mise en production, en permettant aux scientifiques des données de suivre leurs expériences, de packager leur code et de déployer leurs modèles de manière efficace. Avec son ensemble d'outils et de bibliothèques, L'Mflow vise à simplifier les complexités associées au développement d'apprentissage automatique.
L'Mflow relève de la catégorie des outils d'apprentissage automatique, en se concentrant sur l'amélioration du développement et de la mise en production des modèles d'apprentissage automatique. Il offre des fonctionnalités telles que la mise en quarantaine des expériences, la mise en boîte des modèles et la mise en production, répondant aux besoins des scientifiques des données et des ingénieurs d'apprentissage automatique. En fournissant une plateforme centralisée pour gérer tout le cycle de vie de l'apprentissage automatique, L'Mflow contribue à améliorer la collaboration et la productivité dans les équipes de données.
Fondée en juin 2018 par l'équipe de Databricks, y compris les créateurs d'Apache Spark, L'Mflow a été créée pour répondre aux défis rencontrés par les organisations lors de la mise en production de projets d'apprentissage automatique. La motivation principale derrière la création de L'Mflow était d'offrir une approche standardisée pour gérer, déployer et assembler efficacement les modèles d'apprentissage automatique. Depuis sa création, L'Mflow a connu une large adoption dans la communauté d'apprentissage automatique, attirant un public en croissance et créant un écosystème dynamique autour de la plateforme.
En termes de part de marché actuelle, L'Mflow a connu une adoption large à travers diverses industries, grâce à son ensemble robuste de fonctionnalités et aux intégrations avec les frameworks d'apprentissage automatique populaires. Au fur et à mesure que plus d'organisations reconnaissent l'importance de streamliner leurs flux d'apprentissage automatique, L'Mflow est positionné pour une croissance poursuivie à l'avenir. Avec les avancées dans les technologies telles que l'intelligence artificielle et les données, la demande d'outils d'apprentissage automatique efficaces comme L'Mflow est attendue pour augmenter, consolidant ainsi sa position sur le marché.
L'apprentissage automatique est devenu un outil de plus en plus essentiel pour les entreprises souhaitant tirer des conclusions de leurs données et prendre des décisions données. MLflow a émergé comme une plateforme open-source populaire pour gérer tout le cycle de vie de l'apprentissage automatique. Les entreprises utilisent MLflow pour des raisons telles que le raccourcissement des flux de travail, amélioration de la collaboration et amélioration de la réproduabilité des modèles.
MLflow fournit un environnement sans heurt pour suivre les expériences, emballer le code et déployer les modèles, tout ce dans une plateforme unifiée. Cette approche simplifiée simplifie le processus de développement et de déploiement des modèles d'apprentissage automatique, en économisant temps et en augmentant la productivité par rapport à l'utilisation de plusieurs outils pour des tâches différentes.
En permettant aux équipes de logger et de partager des expériences, MLflow favorise la collaboration entre les scientifiques des données et les ingénieurs. Cette plateforme centralisée garantit que tous les membres de l'équipe ont accès aux modèles et aux expériences les plus récents, facilitant le partage des connaissances et l'innovation au sein de l'entreprise.
L'aptitude de MLflow à capturer les dépendances et à reproduire les runs permet aux utilisateurs de facilement repliquer et de construire sur les expériences passées. Ceci assure que les résultats sont cohérents et réproducibles, ce qui est crucial pour maintenir l'intégrité des projets d'apprentissage automatique par rapport à des méthodes de suivi manuelles.
En conclusion, les avantages de MLflow dépassent juste la gestion efficace des modèles ; en streamline les flux de travail, en améliorant la collaboration et en assurant la réproduabilité des modèles, MLflow permet aux entreprises d'utiliser l'apprentissage automatique de manière plus efficace et plus efficiente que les technologies similaires du marché.
MLflow est devenue un outil largement adopté dans la communauté de l'apprentissage automatique, plusieurs entreprises notables l'utilisant pour gérer leur cycle de vie de l'apprentissage automatique. Voici quelques études de cas de entreprises utilisant MLflow :
1. Airbnb : Airbnb, le marché en ligne populaire pour les hébergements et les expériences touristiques, utilise MLflow pour fluidifier ses workflows d'apprentissage automatique. L'entreprise a commencé à utiliser MLflow en 2018 pour améliorer la gestion des modèles, la planification des expériences et la mise en œuvre. Grâce à MLflow, Airbnb a pu améliorer la collaboration entre les scientifiques des données et les ingénieurs, ce qui a mené à des cycles d'itération de modèles plus rapides et des processus de mise en œuvre plus efficaces.
2. Databricks : Databricks, fournit du leader de la plateforme d'analytiques unifiées, utilise MLflow pour équiper les équipes de données de capacités de gestion de modèles avancées. Ils ont intégré MLflow dans leur plateforme en 2019, ce qui a permis une traçabilité d'expériences sans fil, une gestion de versionnage de modèles et une mise en œuvre à échelle. En utilisant MLflow, Databricks a pu accélérer le développement de modèles machine learning et s'assurer de la réplication des résultats dans différents projets.
3. Netflix : Netflix, le fournisseur de streaming renommé, a intégré MLflow dans son infrastructure d'apprentissage automatique pour utiliser l'innovation dans les recommandations personnalisées et l'optimisation du contenu. Depuis 2020, Netflix utilise MLflow pour gérer les expériences, suivre les performances des modèles et mettre en œuvre des modèles prêts pour production efficacement. En utilisant la puissance de MLflow, Netflix a pu améliorer l'expérience de l'utilisateur en fournissant des conseils basés sur les données et en améliorant les algorithmes.
Ces études de cas montrent comment des entreprises à travers divers secteurs utilisent MLflow pour améliorer capacités d'apprentissage automatique et générer des résultats économiques impactants. En adoptant MLflow, les organisations peuvent gérer efficacement le cycle de vie de l'apprentissage automatique, collaborer plus efficacement entre les équipes et accélérer le développement et la mise en œuvre de modèles machine learning.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant MLflow 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 3,347 entreprises qui utilisent MLflow.
MLflow est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Software Development", "Software Development", "Pharmaceutical Manufacturing", "Software Development", "Oil And Gas", "Online Audio And Video Media", "Truck Transportation", "Business Consulting And Services", "Financial Services", "It Services And It Consulting". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant MLflow, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent MLflow incluent Shopify, Databricks, Sanofi, Veeva Systems, Peloton, Adevinta Group, sennder, ICF, Prudential, FIS et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 3,347 entreprises qui utilisent MLflow sur TheirStack.com.
Selon nos données, MLflow est le plus populaire dans États-Unis (1,263 companies), Royaume-Uni (264 companies), France (136 companies), Allemagne (136 companies), Canada (109 companies), Inde (101 companies), Espagne (76 companies), Brésil (54 companies), Pays-Bas (39 companies), Australie (35 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant MLflow 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.