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TensorFlow is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. Nodes in the graph represent mathematical operations, while the graph edges represent the multidimensional data arrays (tensors) communicated between them. The flexible architecture allows you to deploy computation to one or more CPUs or GPUs in a desktop, server, or mobile device with a single API.
21,680
entreprises
Nous disposons de données sur 21,680 entreprises qui utilisent TensorFlow. Notre liste de clients TensorFlow 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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JPMorgan Chase Bank, N.A. | États-Unis | Financial Services | 76K | $135M |
Google | États-Unis | Software Development | 290K | $280B |
TikTok | États-Unis | Entertainment Providers | 67K | $4.6B |
EY | Royaume-Uni | Professional Services | 357K | $45B |
Walmart | États-Unis | Retail | 2.3M | $611B |
Dice | États-Unis | Software Development | 736 | $12M |
Amazon.com | États-Unis | Retail | 10K | $50M |
General Motors | États-Unis | Motor Vehicle Manufacturing | 167K | $161B |
Amazon.com Services LLC | États-Unis | Retail | 10K | $50M |
SAP | Allemagne | Software Development | 126K | $33B |
Booz Allen Hamilton | États-Unis | It Services And It Consulting | 39K | $8.1B |
Robominds GmbH | Allemagne | Machinery Manufacturing | 25 |
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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.
TensorFlow est utilisé dans 105 pays
Il y a 76 alternatives à TensorFlow
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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.
TensorFlow est une bibliothèque d'apprentissage automatique ouverte-source développée par Google pour la création de modèles d'apprentissage automatique variés. Elle offre un écosystème complet d'outils, de bibliothèques et de ressources communautaires qui permettent aux développeurs de déployer facilement des solutions d'apprentissage automatique. TensorFlow est renommée pour sa flexibilité et sa scalabilité, ce qui la rend idéale pour les deux utilisations de recherche et de production de modèles d'apprentissage automatique.
TensorFlow tombe sous la catégorie d'Outils d'apprentissage automatique, offrant un cadre robuste pour le développement et l'entrainement de modèles d'apprentissage automatique à travers une large gamme d'applications. À partir de la reconnaissance d'images et de la reconnaissance vocale jusqu'aux systèmes de recommandation et à la traitement du langage naturel, TensorFlow permet aux développeurs de créer des solutions de système expert en intelligence artificielle de pointe avec facilité.
Fondée par les chercheurs du Brain Team de Google en 2015, l'inception de TensorFlow visait à répondre au besoin d'un cadre d'apprentissage automatique flexible, efficace et scalaire qui pouvait répondre aux besoins à la fois de la recherche et de l'industrie. Avec un focus sur la facilité d'utilisation et les performances, TensorFlow acquire rapidement une popularité au sein des communautés d'apprentissage automatique et des sciences des données.
Actuellement, TensorFlow détient une part substantielle du marché dans la catégorie des Outils d'apprentissage automatique, avec une base d'utilisateurs importante allant des développeurs individuels aux entreprises grandes. Avec l'avancée continue des technologies d'apprentissage automatique et l'adoption croissante des solutions d'intelligence artificielle à travers les industries, la part de marché de TensorFlow est attendue de croître davantage à l'avenir. Ses caractéristiques robustes, documentation exhaustive et soutien communautaire actif positionnent TensorFlow comme un choix de premier choix pour les amateurs et les professionnels d'apprentissage automatique.
L'apprentissage automatique est devenu un composant clé de nombreux entreprises modernes, en leur permettant dextraire des insights précieux à partir des données et de prendre des décisions éclairées. L'un des outils les plus populaires dans le domaine de l'apprentissage automatique est TensorFlow. Développé par Google, TensorFlow est largement utilisé par les entreprises à travers les industries pour ses capacités puissantes et sa facilité d'utilisation.
TensorFlow offre une échelle sans égal, permettant aux entreprises de former et de déployer efficacement des modèles d'apprentissage automatique à tout échelle. Ses capacités de traitement parallèle permettent un traitement rapide des modèles et des injonctions, ce qui garantit que les entreprises peuvent gérer de grands jeux de données et des modèles complexes avec facilité, améliorant ainsi la productivité et le temps au marché.
TensorFlow propose une plateforme flexible et diversifiée pour développer une large gamme d'applications d'apprentissage automatique, de la reconnaissance d'images à la traitement du langage naturel. Son bibliothèque extensive de modules pré-construits et outils simplifie le processus de développement et prend en charge diverses architectures de réseaux neuronaux. Cette flexibilité permet aux entreprises d'expérimenter avec des modèles et des techniques différentes, s'adapter à des besoins évoluant et rester en tête du jeu.
Avec une communauté vaste et actife de développeurs et de chercheurs, TensorFlow bénéficie de l'innovation et de l'amélioration continues. Les entreprises qui utilisent TensorFlow peuvent accéder à une grande quantité de ressources, y compris des tutoriels, des documents et des modèles pré-entraînés. Ce soutien communautaire fort garantit que les entreprises ont accès aux dernières avancées en apprentissage automatique et peuvent rapidement résoudre les problèmes ou les défis rencontrés pendant le développement.
TensorFlow se diffuse aisément avec d'autres technologies populaires et frameworks, tels que Keras et TensorFlow Serving, ce qui permet de l'incorporer facilement dans les systèmes existants. Sa compatibilité avec les langages de programmation et les plateformes variés permet aux entreprises de leur infrastructure et de leurs compétences préexistantes, réduisant ainsi la courbe d'apprentissage et permettant une adoption rapide des solutions d'apprentissage automatique.
En résumé, TensorFlow offre aux entreprises une plateforme robuste et riche en fonctionnalités pour développer des solutions d'apprentissage automatique approfondies, avec des avantages tels que l'échelle, la flexibilité, le soutien communautaire et l'intégration sans effort. En choisissant TensorFlow, les entreprises peuvent streamline leur workflow d'apprentissage automatique, innover et débloquer de nouvelles opportunités de croissance et de succès dans l'ère numérique.
Voici quelques entreprises connues pour utiliser TensorFlow comme composante de leur stack de méthodes de l'apprentissage automatique sont Google, Uber, Airbnb et Twitter. Voici quelques études de cas mis en avant montrant l'utilisation de TensorFlow dans ces entreprises :
Google : Google a été un pionnier dans le développement de TensorFlow, une bibliothèque de l'apprentissage automatique ouverte-source. L'entreprise utilise TensorFlow de manière extensive dans divers applications allant de la traitement automatique du langage à la reconnaissance d'images. Google a commencé à utiliser TensorFlow en 2015, et depuis, il a été un composant essentiel pour alimenter de nombreux produits et services Google, y compris les améliorations de la recherche Google, les réponses intelligentes de Gmail et la reconnaissance d'images de Google Photos.
Uber : Uber fait usage de TensorFlow pour améliorer sa plateforme de location de véhicules grâce à divers algorythmes de l'apprentissage automatique. L'entreprise a commencé à utiliser TensorFlow en 2016 pour améliorer l'efficacité et la précision de ses systèmes dans des domaines tels que l'optimisation des itinéraires, la prédiction de la demande et la détection de fraude. En s'appuyant sur le puissant pouvoir de TensorFlow, Uber a pu offrir une expérience plus fluide et personnalisée à ses utilisateurs tout en optimisant les opérations derrière les scenes.
Airbnb : Airbnb utilise TensorFlow pour une variété de fins, notamment des recommandations de recherche personnalisées, des modèles de tarification dynamique et la détection de fraude. L'entreprise a adopté TensorFlow en 2017 pour renforcer ses capacités d'apprentissage automatique et offrir des expériences plus personnalisées à ses utilisateurs. En s'appuyant sur le cadre robuste de TensorFlow, Airbnb a pu affiner ses algorithmes pour mieux mettre en correspondance les invités avec les annonces, optimiser les stratégies de tarification pour les hôtes et atténuer les risques associés aux activités frauduleuses.
Ces études de cas reflètent en quoi des sociétés prestigieuses comme Google, Uber et Airbnb ont saisi le pouvoir de TensorFlow pour driver l'innovation, améliorer les expériences utilisateur et optimiser les opérations derrière les scenes au sein du domaine des méthodes de l'apprentissage automatique.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant TensorFlow 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 21,680 entreprises qui utilisent TensorFlow.
TensorFlow est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Financial Services", "Software Development", "Entertainment Providers", "Professional Services", "Retail", "Software Development", "Retail", "Motor Vehicle Manufacturing", "Retail", "Software Development". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant TensorFlow, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent TensorFlow incluent JPMorgan Chase Bank, N.A., Google, TikTok, EY, Walmart, Dice, Amazon.com, General Motors, Amazon.com Services LLC, SAP et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 21,680 entreprises qui utilisent TensorFlow sur TheirStack.com.
Selon nos données, TensorFlow est le plus populaire dans États-Unis (7,088 companies), Royaume-Uni (1,357 companies), Allemagne (841 companies), Inde (758 companies), France (637 companies), Canada (565 companies), Espagne (506 companies), Brésil (222 companies), Pays-Bas (207 companies), Australie (206 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant TensorFlow 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.