Understanding ML model performance and behavior is a non-trivial process, given the intrisic opacity of ML algorithms. Performance summary statistics such as AUC, RMSE, and others are not instructive enough for identifying what went wrong with a model or how to improve it. As a visual analytics tool, Manifold allows ML practitioners to look beyond overall summary metrics to detect which subset of data a model is inaccurately predicting.
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कंपनियाँ
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"manifold-uber\"
]
}"Technology
is any of
Manifold
| कंपनी | देश | उद्योग | कर्मचारी | राजस्व | प्रौद्योगिकियाँ |
|---|---|---|---|---|---|
 United States | Real Estate | 224 | $52M | Manifold | |
 United Kingdom | Oil and Gas | 38k | Manifold | ||
United Kingdom | Machinery Manufacturing | 74 | $6M | Manifold | |
United States | Oil and Gas | 67k | $2.2M | Manifold | |
United States | Oil and Gas | 5k | $573M | Manifold | |
 Australia | Education Administration Programs | 1.4k | Manifold | ||
United States | Oil and Gas | 14k | $2.1B | Manifold | |
 Switzerland | Computer and Network Security | 52 | Manifold | ||
 Canada | Software Development | 111 | Manifold | ||
United States | Oil and Gas | 59k | Manifold |
हमारे पास 735 कंपनियों और उपयोगकर्ताओं का डेटा है जो Manifold का उपयोग करते हैं। हमारे Manifold उपयोगकर्ता और ग्राहक सूची डाउनलोड के लिए उपलब्ध है और इसमें महत्वपूर्ण कंपनी विशिष्टताओं के साथ समृद्ध है, जिसमें उद्योग वर्गीकरण, संगठनात्मक आकार, भौगोलिक स्थान, फंडिंग राउंड और राजस्व आंकड़े शामिल हैं।
प्रौद्योगिकी उपयोग सांख्यिकी और बाजार हिस्सेदारी
आप भूगोल, उद्योग, कंपनी का आकार, राजस्व, प्रौद्योगिकी उपयोग, नौकरी की स्थिति और अन्य कारकों के लिए छंटाई करके इस डेटा को अपनी आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं। आप इस डेटा को Excel या CSV प्रारूप में डाउनलोड कर सकते हैं।
आप इस डेटा के लिए अलर्ट प्राप्त कर सकते हैं। आप जिस तकनीक में रुचि रखते हैं, उसे चुनकर शुरुआत कर सकते हैं और फिर जब नई कंपनियाँ उस तकनीक का उपयोग करती हैं, तो आपको अपने इनबॉक्स में अलर्ट प्राप्त होंगे।
आप इस डेटा को एक Excel फ़ाइल में निर्यात कर सकते हैं, जिसे आपके CRM में आयात किया जा सकता है। आप इस डेटा को एक API में भी निर्यात कर सकते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
