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A deep learning framework designed for both efficiency and flexibility. It allows you to mix symbolic and imperative programming to maximize efficiency and productivity. At its core, it contains a dynamic dependency scheduler that automatically parallelizes both symbolic and imperative operations on the fly.
850
entreprises
Nous disposons de données sur 850 entreprises qui utilisent MXNet. Notre liste de clients MXNet 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.com | États-Unis | Retail | 10K | $50M |
Amazon.com Services LLC | États-Unis | Retail | 10K | $50M |
TikTok | États-Unis | Entertainment Providers | 67K | $4.6B |
Amazon Web Services, Inc. | États-Unis | It Services And It Consulting | 1.5M | $3M |
Fidelity Investments | États-Unis | Financial Services | 77K | $25B |
ByteDance | Chine | Software Development | 42K | $62B |
EY | Royaume-Uni | Professional Services | 357K | $45B |
Amazon | États-Unis | Software Development | 770K | |
Lucid Motors | États-Unis | Motor Vehicle Manufacturing | 6.1K | $757M |
myGwork - LGBTQ+ Business Community | Royaume-Uni | Technology, Information And Internet | 153 | |
NVIDIA | États-Unis | Computer Hardware Manufacturing | 32K | $27B |
IBM | États-Unis | It Services And It Consulting | 309K | $61B |
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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.
MXNet est utilisé dans 36 pays
Il y a 76 alternatives à MXNet
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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.
MXNet est un framework de deep learning ouvert-source qui est largement utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique. Il fournit une interface de programmation flexible et efficace pour une variété de tâches, notamment le traitement d'images et du langage, entre autres. MXNet est connu pour sa scalabilité, ce qui permet aux utilisateurs de entraîner et de déployer facilement des modèles de deep learning sur plusieurs GPU et CPU, ce qui en fait un choix populaire pour les projets de recherche et les projets de production.
MXNet relève de la catégorie des outils d'apprentissage automatique, spécifiquement des frameworks de deep learning. Il permet aux développeurs et aux scientifiques des données de construire et de déployer des modèles d'apprentissage automatique avancés avec facilité. Le ensemble complet d'outils, de bibliothèques et de soutien communautaire de MXNet en font une plateforme puissante pour ceux travaillant dans le domaine de l'intelligence artificielle et du deep learning.
MXNet a été fondé en 2014 par une équipe de chercheurs de la Fondation Apache Software, avec comme objectif de créer un framework de deep learning scalable et flexible qui puisse suivre les progrès rapides du domaine. Depuis sa création, MXNet a acquis une importante communauté dans le domaine de l'apprentissage automatique, avec des entreprises de premier plan comme Amazon Web Services l'adoptant pour leurs initiatives de deep learning. L'équipe derrière MXNet continue de l'améliorer et de la développer en permanence, pour s'assurer qu'elle demeure compétitive dans le paysage en constante évolution des technologies de deep learning.
Actuellement, MXNet détient une part significative dans la catégorie des outils d'apprentissage automatique, notamment dans les applications nécessitant une scalabilité et une performance. Au fur et à mesure que la demande de solutions de deep learning continue de croître, MXNet est prédis que cela contribuera à son champ d'influence. Avec des améliorations et des intégrations avec des technologies nouvelles et émergentes, MXNet est attendu de maintenir et potentiellement d'augmenter sa position sur le marché à l'avenir prévisible.
L'MXNet est un puissant et versatile framework de apprentissage profond qui permet aux entreprises d'innover et d'améliorer leurs capacités d'apprentissage automatique. Avec sa flexibilité, sa scalabilité et son efficacité, MXNet est devenu une première choice pour les organisations souhaitant capter le potentiel de l'intelligence artificielle dans leurs opérations.
MXNet fournit une scalabilité sans heurts sur plusieurs GPU et même sur différents ordinateurs, permettant aux entreprises de distribuer de manière efficace les charges de travail et de gérer de grandes parties de données avec facilité. Cette scalabilité met MxNet à part des technologies similaires, en permettant aux organisations de former des modèles complexes rapidement et de manière économique.
MXNet est connu pour sa haute performance et son efficacité dans l'exécution des algorithmes d'apprentissage automatique, ce qui en fait un choix idéal pour gérer des tâches complexes avec rapidité et précision. En comparaison d'autres frameworks, les techniques d'optimisation de MXNet assurent que les entreprises peuvent atteindre des résultats exceptionnels en moins de temps, ce qui améliore la productivité et la qualité du résultat.
Un avantage clé de MXNet est son soutien aux graphes de calcul dynamiques, ce qui permet aux entreprises de construire et de modifier les architectures de réseaux de neurones en temps réel. Cette approche dynamique offre plus de flexibilité et d'adaptabilité par rapport aux frameworks de graphes statiques, permettant aux entreprises de réagir et d'innover plus rapidement en réponse aux évolutions des besoins.
MXNet offre une intégration sans heurts avec des langages de programmation populaires tels que Python, ce qui facilite au développeurs et aux scientifiques des données de travailler avec les outils et les bibliothèques familiaux. Cette facilité d'intégration simplifie la mise en production et l'entretien des modèles d'apprentissage automatique, ce qui accroît l'efficacité globale.
Le framework de traitement des nombres profonds, appelé MXNet, est largement adopté par les entreprises de différentes industries pour développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Voici quelques études de cas passionnantes montrant comment les entreprises utilisent MXNet pour améliorer leurs opérations entreprises et stimuler la croissance :
1. Amazon Amazon, l'un des géants du numérique, est connue pour utiliser les dernières technologies pour améliorer l'expérience client et optimiser les processus. L'entreprise utilise MXNet pour diverses tâches d'apprentissage automatique, telles que les systèmes de recommandation, le traitement automatique du langage naturel et la vision par ordinateur. Amazon a intégré MXNet dans son infrastructure dès 2016, en exploitant sa scalabilité et sa flexibilité pour gérer de grandes quantités de données de manière efficace.
2. Adobe Adobe, une entreprise de logiciels de premier plan, a intégré MXNet dans sa suite de solutions créatives et de marketing pour permettre aux utilisateurs de bénéficier de capabilities AI évoluées. En utilisant MXNet, Adobe permet aux utilisateurs de tirer parti d'algorithme de machine learning pour l'analyse d'images et de vidéos, la personnalisation du contenu et l'analytique prédictive. La collaboration entre Adobe et MXNet a commencé en 2018, avec un focus sur l'amélioration de la fonctionnalité de produits Adobe par l'intermédiaire de techniques de deep learning.
3. Autodesk Autodesk, un acteur majeur dans l'industrie des logiciels de conception et de génie, dépend de MXNet pour Drive innovation et efficacité dans ses produits et services. L'entreprise utilise MXNet pour développer des outils intelligents, simuler des scénarios réels et optimiser les processus de travail. Autodesk a intégré MXNet dans ses opérations en 2017, reconnaissant le potentiel des frameworks de deep learning pour révolutionner l'avenir des logiciels de conception et de génie.
Ces études de cas mettent en évidence les applications diverses de MXNet dans les situations d'entreprise réelles, soulignant son rôle dans l'enablement des sociétés pour harnacher l'énergie de l'apprentissage automatique pour améliorer la prise de décision, l'automatisation et l'innovation de produits. En exploitant les compétences de MXNet, les sociétés telles que Amazon, Adobe et Autodesk ont démontré l'imprégnante de l'impact de l'open-source MXNet sur le succès commercial et la compétitivité dans l'environnement économique en constante évolution.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant MXNet 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 850 entreprises qui utilisent MXNet.
MXNet est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Retail", "Retail", "Entertainment Providers", "It Services And It Consulting", "Financial Services", "Software Development", "Professional Services", "Software Development", "Motor Vehicle Manufacturing", "Technology, Information And Internet". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant MXNet, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent MXNet incluent Amazon.com, Amazon.com Services LLC, TikTok, Amazon Web Services, Inc., Fidelity Investments, ByteDance, EY, Amazon, Lucid Motors, myGwork - LGBTQ+ Business Community et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 850 entreprises qui utilisent MXNet sur TheirStack.com.
Selon nos données, MXNet est le plus populaire dans États-Unis (386 companies), Royaume-Uni (47 companies), Inde (30 companies), Canada (22 companies), France (20 companies), Allemagne (16 companies), Singapour (11 companies), Chine (8 companies), Espagne (8 companies), Japon (7 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant MXNet 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.