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Scalable and Flexible Gradient Boosting
1,993
entreprises
Nous disposons de données sur 1,993 entreprises qui utilisent XGBoost. Notre liste de clients XGBoost 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 |
![]() Affirm | États-Unis | Financial Services | 2.6K | $1.2B |
EY | Royaume-Uni | Professional Services | 357K | $45B |
Cash App | États-Unis | Technology, Information And Internet | 3.9K | $6B |
![]() Instacart | États-Unis | Software Development | 20K | $1.5B |
Nexient | États-Unis | It Services And It Consulting | 630 | $90M |
Yelp | États-Unis | Software Development | 7.9K | $1.1B |
![]() Clearcover | États-Unis | Insurance | 440 | $13M |
Tesco | Royaume-Uni | Retail | 97K | |
BMO Financial Group | Canada | Financial Services | 52K | $25B |
Afterpay | Australie | Retail | 980 | $696M |
Intact | Canada | Insurance | 18K |
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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.
Il y a 0 alternatives à XGBoost
XGBoost est utilisé dans 53 pays
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'Algorithme de boosting à gradient extrême, en abrégé XGBoost, est un puissant algorithme d'apprentissage automatique connu pour son efficacité et sa rapidité pour gérer des données structurées. Développé par Tianqi Chen en 2014, XGBoost a gagné une immense popularité pour sa capacité à fournir de hautes performances sur une variété de tâches, notamment la classification, la régression et les problèmes de classement. Il est basé sur le concept de boosting de gradient, où de nouveaux modèles sont entraînés pour corriger les erreurs commises par les modèles existants.
Dans la catégorie des outils de construction de Python, XGBoost se démarque en tant qu'outil polyvalent couramment utilisé pour construire des modèles d'apprentissage automatique. Il est particulièrement populaire dans les domaines de l'analyse des données et deslectroniques pour son précision et sa vitesse, ce qui en fait une choix préféré pour les professionnels souhaitant optimiser leurs tâches de modelisation prédictive. Avec son implementation efficace et son support pour le traitement parallèle, XGBoost est devenu une solution de référence pour une large plage d' applications dans le domaine.
Grâce à une gain rapide en popularité depuis sa création, XGBoost a établi une présence significative dans la communauté d'apprentissage automatique. Il détient actuellement une importante part de marché au sein du domaine des algorithmes de boosting de gradient, avec de nombreux professionnels et organisations exploitant ses capacités pour améliorer leurs flux de travail d'analyse des données. En raison de sa performance démontrée et de son adoption large, XGBoost est Attendu pour maintenir sa position de marché et potentiellement s'étendre plus loin.
L'algorithm de machine learning XGBoost est un choix populaire pour les entreprises souhaitant améliorer leurs capacités de prédiction. Avec ses performances exceptionnelles et sa versatilité, XGBoost offre un large éventail d'avantages qui le démarquent par rapport aux autres algorithmes de machine learning dans la catégorie outils de construction Python.
XGBoost est connu pour sa rapidité et son efficacité dans la gestion de grandes quantités de données. En utilisant un cadre de boosting de gradient unique, XGBoost peut rapidement optimiser les performances du modèle et délivrer des prédictions très précises. Comparé aux algorithmes de machine learning traditionnels, XGBoost excelle à la fois en vitesse et en précision, ce qui en fait un choix idéal pour les entreprises souhaitantstreamliner leurs processus de prise de décision prédictive.
XGBoost offre des techniques de régularisation robustes qui permettent de prévenir l'overfitting, un défi commun en machine learning. En incorporant la régularisation L1 et L2, XGBoost peut efficacement contrôler la complexité du modèle et améliorer les capacités de généralisation. Cela assure que le modèle fonctionne bien sur des données inconnues, ce qui donne aux entreprises plus de confiance dans la fiabilité de leurs prévisions.
L'un des avantages clés de XGBoost est sa flexibilité en ce qui concerne la personnalisation. Les entreprises peuvent ajuster les hyperparamètres pour optimiser les performances du modèle pour des cas d'utilisation spécifiques. Cette niveau de personnalisation permet aux organisations de adapter l'algorithme pour répondre à leurs besoins uniques, ce qui améliore la précision globale et l'efficacité des modèles de machine learning.
XGBoost fournit des informations détaillées sur l'importance des caractéristiques, ce qui permet aux entreprises de comprendre mieux les facteurs qui dirigent leurs modèles prédictifs. En analysant les scores d'importance des caractéristiques générés par XGBoost, les entreprises peuvent prendre des décisions plus éclairées en ce qui concerne la sélection des caractéristiques et les stratégies de preprocessing des données. Cet niveau de transparence et d'interprétabilité fait de XGBoost un outil précieux pour les entreprises cherchant des décisions éclairées par les données.
Certains des principaux établissements qui utilisent XGBoost dans leur arsenal technique incluent Airbnb, Uber et Quora. Ces leaders de l'industrie font ainsi preuve de créativité en utilisant XGBoost, un algorithme d'apprentissage automatique éminemment populaire pour son efficacité et ses performances, afin d'améliorer divers aspects de leurs opérations commerciales.
Airbnb : Airbnb utilise XGBoost pour son système de recommandations pour personnaliser les suggestions de propriétés aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et des interactions passées. L'entreprise a commencé à utiliser XGBoost en 2017 et a depuis enregistré des améliorations significatives de l'engagement des utilisateurs et des taux de réservation. En exploitant les capacités prédictives d'XGBoost, Airbnb a pu améliorer l'expérience client sur sa plateforme.
Uber : Uber emploie XGBoost pour les algorithmes de tarification dynamiques, ce qui permet à l'entreprise d'optimiser les tarifs en fonction des données d'offre et de demande en temps réel. Depuis qu'Uber a intégré XGBoost à sa stratégie de tarification en 2016, il a atteint des prévisions de tarification plus précises et a augmenté sa rentabilité. XGBoost a permis à Uber d'adapter sa tarification en temps réel, ce qui a abouti à des gains de revenu pour les conducteurs et à une plus grande satisfaction des passagers.
Quora : Quora utilise XGBoost pour améliorer son moteur de recommandation de contenus, offrant aux utilisateurs des suggestions personnalisées de questions en fonction de leurs intérêts et de leur parcours. En intégrant XGBoost à son système de recommandation en 2018, Quora a vu une augmentation significative de l'engagement des utilisateurs et du découverte de contenu. L'algorithme a aidé Quora à délivrer du contenu plus pertinente à ses utilisateurs, ce qui a entraîné des taux d'abandon plus élevés et une activité plus élevée sur la plateforme.
Vous pouvez accéder à une liste actualisée des entreprises utilisant XGBoost 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 1,993 entreprises qui utilisent XGBoost.
XGBoost est utilisé par une large gamme d'organisations dans divers secteurs, y compris "Financial Services", "Financial Services", "Professional Services", "Technology, Information And Internet", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Software Development", "Insurance", "Retail", "Financial Services". Pour une liste complète de tous les secteurs utilisant XGBoost, veuillez visiter TheirStack.com.
Certaines des entreprises qui utilisent XGBoost incluent JPMorgan Chase Bank, N.A., Affirm, EY, Cash App, Instacart, Nexient, Yelp, Clearcover, Tesco, BMO Financial Group et bien d'autres encore. Vous pouvez trouver une liste complète des 1,993 entreprises qui utilisent XGBoost sur TheirStack.com.
Selon nos données, XGBoost est le plus populaire dans États-Unis (829 companies), Royaume-Uni (148 companies), France (87 companies), Allemagne (63 companies), Inde (62 companies), Canada (58 companies), Espagne (41 companies), Brésil (32 companies), Australie (26 companies), Pays-Bas (24 companies). Toutefois, il est utilisé par des entreprises du monde entier.
Vous pouvez trouver des entreprises utilisant XGBoost 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.