Company | Country | Industry | Employees | Revenue |
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It automates machine learning tasks enabling you to easily achieve strong predictive performance in your applications. With just a few lines of code, you can train and deploy high-accuracy deep learning models on image, text, and tabular data.
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कंपनियाँ
टेक्नोलॉजी उपयोग सांख्यिकी और बाजार हिस्सेदारी
आप इस डेटा को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार फिल्टर करके अनुकूलित कर सकते हैं, जैसे भूगोल, उद्योग, कंपनी का आकार, राजस्व, तकनीक का उपयोग, नौकरी पद और अधिक। आप डेटा को Excel या CSV प्रारूप में डाउनलोड कर सकते हैं।
आप इस डेटा के लिए अलर्ट प्राप्त कर सकते हैं। आप उस तकनीक का चयन करके शुरुआत कर सकते हैं जिसमें आप रुचि रखते हैं और फिर आपको अपने इनबॉक्स में अलर्ट प्राप्त होंगे जब नई कंपनियां उस तकनीक का उपयोग कर रही होंगी।
आप Theirstack के डेटा को एक Excel फ़ाइल में निर्यात कर सकते हैं, जिसे आपके CRM में आयात किया जा सकता है। आप डेटा को एक API में भी निर्यात कर सकते हैं।
AutoGluon का उपयोग 3 देशों में किया जाता है
हमारे पास 11 कंपनियों के डेटा हैं जो AutoGluon का उपयोग करती हैं। यह क्यूरेटेड सूची डाउनलोड के लिए उपलब्ध है और इसमें उद्योग वर्गीकरण, संगठन का आकार, भौगोलिक स्थान, फंडिंग राउंड्स, और राजस्व आंकड़ों सहित महत्वपूर्ण कंपनी विवरण शामिल हैं।
Technology
is any of
AutoGluon
कंपनी | देश | उद्योग | कर्मचारी | राजस्व | प्रौद्योगिकियां |
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E-Learning Providers | 3.9K | $100M | AutoGluon | ||
It Services And It Consulting | 1.5M | $3M | AutoGluon | ||
Retail | 10K | $50M | AutoGluon | ||
Professional Training And Coaching | 220 | $15M | AutoGluon | ||
Motor Vehicle Manufacturing | 101K | $5.7B | AutoGluon | ||
Retail | 491K | $157B | AutoGluon | ||
| AutoGluon | ||||
Staffing And Recruiting |
| AutoGluon | |||
Manufacturing | 48 |
| AutoGluon | ||
Software Development | 12 |
| AutoGluon |
202 विकल्प AutoGluon के हैं
26.9k
24.8k
20.8k
15.4k
7.2k
7.1k
4.6k
4.4k
4.3k
4.3k
4.3k
3.6k
3.6k
3.5k
2.9k
2.9k
2.5k
2.3k
1.9k
1.5k
1.4k
1.1k
1k
1k
969
960
947
845
812
716
657
639
636
560
487
424
378
377
376
358
350
308
305
256
245
234
232
188
171
166
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
हमारा डेटा लाखों कंपनियों से एकत्रित नौकरी पोस्टिंग से प्राप्त होता है। हम इन पोस्टिंग को कंपनी वेबसाइटों, नौकरी बोर्डों, और अन्य भर्ती प्लेटफार्मों पर निगरानी करते हैं। नौकरी पोस्टिंग का विश्लेषण करने से कंपनियों द्वारा उपयोग की जा रही तकनीकों को समझने के लिए एक विश्वसनीय विधि मिलती है, जिसमें उनके आंतरिक उपकरणों का उपयोग भी शामिल है।
हम अपने डेटा को दैनिक रूप से ताज़ा करते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि आप सबसे अद्यतित जानकारी तक पहुँच रहे हैं। यह बार-बार अद्यतन प्रक्रिया यह गारंटी देती है कि हमारे अंतर्दृष्टि और बुद्धिमत्ता उद्योग के नवीनतम विकास और रुझानों को दर्शाती हैं।
AutoGluon is an advanced AutoML (Automated Machine Learning) tool that empowers developers and data scientists to automate the process of training machine learning models with little human intervention. Developed by the team at AWS (Amazon Web Services), AutoGluon is designed to streamline the machine learning pipeline by automatically selecting the best model architecture, hyperparameters, and preprocessing techniques for a given dataset. This allows users to focus on higher-level tasks such as feature engineering and model evaluation, rather than the tedious process of hyperparameter tuning.
In the category of Machine Learning Tools, AutoGluon stands out as a comprehensive solution for organizations looking to leverage the power of machine learning without the need for extensive expertise in the field. It caters to a wide range of users, from beginners looking to quickly deploy machine learning models, to experienced data scientists aiming to optimize their workflows. AutoGluon supports various machine learning tasks such as classification, regression, and object detection, making it a versatile tool for different use cases across industries.
Founded in 2019 by the AWS team, AutoGluon was motivated by the growing demand for automated machine learning solutions that can democratize access to AI technology. The team recognized the complexity and time-consuming nature of manual machine learning model selection and training, leading to the development of AutoGluon as a user-friendly and efficient AutoML tool. Since its inception, AutoGluon has gained traction in the machine learning community and established itself as a prominent player in the AutoML landscape.
In terms of current market share, AutoGluon has been increasingly adopted by companies seeking to accelerate their machine learning projects and reduce the time-to-deployment of AI models. With the rising demand for automated machine learning solutions, AutoGluon is projected to experience further growth in its market share within the Machine Learning Tools category. Its user-friendly interface, robust functionality, and integration with AWS services position AutoGluon as a competitive player in the AutoML market, poised for continued success in the future.
आप TheirStack.com पर जाकर AutoGluon का उपयोग करने वाली कंपनियों की अद्यतन सूची प्राप्त कर सकते हैं। हमारा प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न तकनीकों और आंतरिक उपकरणों का उपयोग करने वाली कंपनियों का एक व्यापक डेटाबेस प्रदान करता है।
अभी तक, हमारे पास 11 कंपनियों के बारे में डेटा है जो AutoGluon का उपयोग करती हैं।
AutoGluon का उपयोग विभिन्न उद्योगों सहित "E-Learning Providers", "It Services And It Consulting", "Retail", "Professional Training And Coaching", "Motor Vehicle Manufacturing", "Retail", "Staffing And Recruiting", "Manufacturing", "Software Development" में कई संगठनों द्वारा किया जाता है। AutoGluon का उपयोग करने वाले सभी उद्योगों की विस्तृत सूची के लिए, कृपया TheirStack.com पर जाएं।
कुछ कंपनियाँ जो AutoGluon का उपयोग करती हैं, उनमें Udacity, Amazon Web Services, Inc., Amazon.com, BrainTrust, LEONI, The Home Depot, Arm Treasure Data, Charterhouse-SG, CEIT, Intempt Technologies और कई अन्य शामिल हैं। आप TheirStack.com पर AutoGluon का उपयोग करने वाली 11 कंपनियों की पूरी सूची पा सकते हैं।
हमारे डेटा के आधार पर, AutoGluon (6 companies), (1 companies), (1 companies) में सबसे लोकप्रिय है। हालांकि, इसे दुनिया भर की कंपनियों द्वारा उपयोग किया जाता है।
आप TheirStack.com पर AutoGluon का उपयोग करने वाली कंपनियों को खोजकर पा सकते हैं, हम लाखों कंपनियों की नौकरी पोस्टिंग को ट्रैक करते हैं और इसका उपयोग करके पता लगाते हैं कि वे कौन सी तकनीक और आंतरिक टूल का उपयोग कर रहे हैं।