It is a Python library for secure and private Deep Learning. PySyft decouples private data from model training, using Federated Learning, Differential Privacy, and Multi-Party Computation (MPC) within the main Deep Learning frameworks like PyTorch and TensorFlow.
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entreprises
Nous disposons de données sur 8 entreprises qui utilisent PySyft. Notre liste de clients PySyft 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 |
---|---|---|---|---|
RBC | Canada | Banking | 94K | $32B |
NetraScale | Canada | Technology, Information And Internet | 21 | |
Jooble | Chypre | Technology, Information And Internet | 650 | |
Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG) | Espagne | Research Services | 107 | |
National Renewable Energy Laboratory | États-Unis | Research Services | 3.9K | $290M |
Talend | États-Unis | Software Development | 1.6K | $292M |
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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.
PySyft est utilisé dans 4 pays
Il y a 76 alternatives à PySyft
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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.
PySyft is a crucial technology in the realm of Machine Learning Tools. Developed as an open-source framework, PySyft focuses on privacy-preserving machine learning, enabling secure and private computation capabilities. By leveraging techniques like federated learning and homomorphic encryption, PySyft empowers data scientists and machine learning engineers to collaborate on sensitive data without compromising individual privacy.
PySyft falls under the category of Machine Learning Tools, specifically catering to the privacy and security aspects of AI models. It enables organizations to build robust machine learning applications while adhering to strict data privacy regulations. The PySyft framework facilitates the implementation of secure data sharing protocols and privacy-preserving machine learning algorithms, making it a go-to choice for companies prioritizing data confidentiality.
Founded in [year], PySyft was born out of the increasing concerns surrounding data privacy and security in machine learning applications. The technology was pioneered by [founders], who recognized the need for a framework that could bridge the gap between collaborative machine learning and data privacy. With a mission to democratize secure machine learning, the creators of PySyft set out to develop a cutting-edge solution that could revolutionize how organizations handle sensitive data in their AI initiatives.
As of [current year], PySyft holds a notable market share within the Machine Learning Tools category, with a steadily growing user base. With the ever-increasing emphasis on data privacy and security, PySyft is poised to experience further growth in the future. As more companies prioritize secure machine learning practices, the demand for privacy-preserving technologies like PySyft is expected to rise, solidifying its position in the market and potentially expanding its market share even further.
PySyft is a cutting-edge technology revolutionizing the field of Machine Learning Tools, offering companies a powerful solution to enhance their data security and privacy while enabling collaborative machine learning projects. By leveraging PySyft, organizations can securely analyze sensitive data without compromising individual privacy, making it a preferred choice for companies seeking cutting-edge data protection measures.
Benefits of PySyft:
Enhanced Data Privacy PySyft provides advanced encryption techniques that allow companies to perform analysis on sensitive data without exposing raw information. This level of privacy protection surpasses traditional privacy-preserving technologies, ensuring that confidential data remains secure throughout the analysis process.
Collaborative Machine Learning One key benefit of PySyft is its ability to facilitate collaborative machine learning projects among multiple parties while maintaining data confidentiality. Unlike other technologies that may require data sharing or centralized data storage, PySyft's decentralized approach enables seamless collaboration without compromising data security.
Scalability and Flexibility Another significant advantage of PySyft is its scalability and flexibility, allowing companies to scale their machine learning projects efficiently as their data and computing needs grow. Unlike rigid solutions that may require significant reconfiguration, PySyft offers a dynamic platform that adapts to evolving business requirements with ease.
PySyft is a popular framework for privacy-preserving machine learning among various companies across different industries. Here are some real-world case studies showcasing how companies leverage PySyft in their operations:
1. OpenMined
OpenMined is an open-source community focused on privacy and AI. They utilize PySyft to enable secure and privacy-preserving machine learning collaborations among their community members. By using PySyft, OpenMined enables data scientists to work together on sensitive data without compromising privacy. The company started using PySyft in 2017 as a core part of their toolkit to advance the field of private machine learning.
2. Decentralized AI Alliance (DAIA)
DAIA is an alliance of organizations working on decentralized artificial intelligence technologies. They utilize PySyft to implement secure and privacy-preserving machine learning algorithms across their member organizations. By leveraging PySyft, DAIA ensures that sensitive data remains protected while allowing for collaboration on AI projects. The alliance integrated PySyft into their systems in 2019, enhancing the security and privacy of their machine learning initiatives.
3. DataFleets
DataFleets is a company specializing in secure data access solutions. They incorporate PySyft into their platform to enable federated learning and secure data sharing capabilities for their clients. By integrating PySyft, DataFleets ensures that sensitive data remains protected while allowing for analysis and model training. The company adopted PySyft in 2018, aiming to revolutionize how businesses access and utilize sensitive data securely.
These case studies exemplify how companies in the machine learning domain utilize PySyft to enhance data privacy and security while fostering collaboration and innovation in their respective fields.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant PySyft 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 8 entreprises qui utilisent PySyft.
PySyft est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Banking", "Technology, Information And Internet", "Technology, Information And Internet", "Research Services", "Research Services", "Software Development". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant PySyft, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent PySyft incluent RBC, NetraScale, Jooble, Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG), National Renewable Energy Laboratory, Talend et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 8 entreprises qui utilisent PySyft sur TheirStack.com.
Selon nos données, PySyft est le plus populaire dans Canada (2 companies), États-Unis (2 companies), Chypre (1 companies), Espagne (1 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant PySyft 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.