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Deep Learning library for Python. Convnets, recurrent neural networks, and more. Runs on TensorFlow or Theano. https://keras.io/
9,944
aziende
Abbiamo dati su 9,944 aziende che usano Keras. La nostra lista di clienti Keras è disponibile per il download ed è arricchita con specifiche vitali dell'azienda, incluse classificazione industriale, dimensioni organizzative, posizione geografica, round di finanziamenti e cifre di ricavi, tra gli altri.
Azienda | Paese | Settore | Dipendenti | Entrate |
---|---|---|---|---|
JPMorgan Chase Bank, N.A. | Stati Uniti | Financial Services | 76K | $135M |
foodpanda Malaysia | Singapore | It Services And It Consulting | 13K | $14M |
Lucy Group | Regno Unito | Oil And Gas | 1.3K | $261M |
Robominds GmbH | Germania | Machinery Manufacturing | 25 | |
robominds GmbH | Germania | Manufacturing | 28 | |
Booz Allen Hamilton | Stati Uniti | It Services And It Consulting | 39K | $8.1B |
Oak Ridge National Laboratory | Stati Uniti | Research Services | 5.8K | $57M |
Fraunhofer-Gesellschaft | Germania | Non-Profit Organizations | 10K | $42M |
![]() Apple | Stati Uniti | Computer Hardware Manufacturing | 293K | |
Fidelity Investments | Stati Uniti | Financial Services | 77K | $25B |
ENSIGN INFOSECURITY (CYBERSECURITY) PTE. LTD. | Singapore | Professional Services | 580 | |
foodpanda | Singapore | Internet Marketplace Platforms | 14K | $14M |
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Statistiche sull'Uso delle Tecnologie e Quota di Mercato
Puoi personalizzare questi dati secondo le tue necessità, filtrando per geografia, settore, dimensione dell'azienda, fatturato, uso della tecnologia, posizioni lavorative e altro ancora. Puoi scaricare i dati in formato Excel o CSV.
Puoi ricevere avvisi per questi dati. Puoi iniziare selezionando la tecnologia che ti interessa e poi riceverai avvisi nella tua casella di posta quando ci sono nuove aziende che utilizzano quella tecnologia.
Puoi esportare i suoi dati in un file Excel, che può essere importato nel tuo CRM. Puoi anche esportare i dati in un'API.
Ci sono 18 alternative a Keras
Keras è utilizzata in 81 paesi
Domande frequenti
I nostri dati provengono da offerte di lavoro raccolte da milioni di aziende. Monitoriamo queste offerte sui siti web delle aziende, sui portali di lavoro e su altre piattaforme di reclutamento. Analizzare le offerte di lavoro offre un metodo affidabile per comprendere le tecnologie impiegate dalle aziende, inclusi i loro strumenti interni.
Aggiorniamo i nostri dati quotidianamente per garantire che tu abbia accesso alle informazioni più aggiornate disponibili. Questo processo di aggiornamento frequente garantisce che le nostre intuizioni e intelligenze riflettano gli ultimi sviluppi e tendenze all'interno dell'industria.
Keras è una libreria di rete neurale aperto sorgente scritta in Python. È progettata per abilitare sperimentazioni rapide con reti neurali profonde e si concentra su essere utente-facente, modulare e estensione. Con Keras, gli sviluppatori possono facilmente costruire e addestrare modelli di apprendimento profondo, rendendola una scelta popolare per i principianti e gli esperti di apprendimento automatico di pari passo. La sua API di alto livello consente prototipazione rapida e supporta reti neurali a convoluzione, reti neurali ricorrenti e una combinazione delle due.
PyPI Packages è una categoria che comprende vari pacchetti Python disponibili per l'uso in diversi applicazioni. Keras rientra in questa categoria come pacchetto Python molto utilizzato specificato per compiti di apprendimento profondo. Fornisce un'interfaccia semplificata per funzionalità di rete neurale complessa, rendendolo più facile per gli sviluppatori di implementare modelli di apprendimento profondo senza dover immergersi troppe profondità nell'architettura di rete neurale.
Keras è stato fondato nel marzo 2015 da François Chollet come progetto aperto. La sua nascita era volta a fornire un'interfaccia utente-facente per la costruzione di reti neurali in cima a librerie di apprendimento profondo popolari come TensorFlow e Theano. Nel tempo, Keras ha guadagnato trazione all'interno della comunità di apprendimento automatico a causa della sua facilità d'uso e flessibilità.
In termini di condivisione del mercato attuale, Keras si è stabilito come uno dei principali framework di apprendimento profondo nell'industria. La sua integrazione senza giunture con TensorFlow, che è diventato il framework leader per l'apprendimento profondo, ha contribuito alla sua ampia adozione. Nonostante la concorrenza da parte di altre librerie di apprendimento profondo, Keras continua a crescere la sua base di utenti e viene predetto di mantenere e potenzialmente aumentare la sua quota di mercato in futuro. Poiché la domanda di soluzioni di apprendimento profondo continua a crescere, Keras è posta per restare un giocatore chiave nel campo dello sviluppo di reti neurali.
L'applicazione Keras è una scelta popolare tra le aziende per la costruzione di modelli di apprendimento profondo a causa di un'interfaccia utente user-friendly e di un'ulteriore integrazione con i framework di apprendimento profondo più popolari come TensorFlow e Theano. La sua API di alto livello consente lo sviluppo prototipici e sperimentale rapido, rendendola un'arma preferita sia per i principianti che per gli esperti di apprendimento profondo.
I benefici di Keras:
1. Facilità d'uso: Keras semplifica il processo di creazione di reti neurali attraverso una interfaccia pulita e intuitiva. A confronto con altre tecnologie simili, Keras richiede meno codice, rendendolo più facile capire e mantenere architetture di rete neurali complesse.
2. Flessibilità: Keras offre flessibilità nel costruire modelli, consentendo agli utenti di progettare facilmente sia reti neurali consecutive che complesse. A differenza di altre tecnologie che possono avere strutture rigide, Keras consente la personalizzazione per adattarsi a esigenze specifiche dei progetti con efficacia.
3. Documentazione estesa: Keras fornisce documentazione estesa e una vasta comunità di utilizzatori, rendendo più facile per le aziende trovare supporto e risorse quando utilizzano la tecnologia. L'abbondanza di informazioni renderà Keras più facile da apprendere e adottare velocemente.
Keras è un popolare framework di apprendimento profondo ampiamente utilizzato dalle società in diverse industrie per costruire e implementare modelli di apprendimento automatizzato. Ecco alcuni studi di caso di aziende reali che utilizzano Keras nel loro stack tecnologico:
Nvidia: Nvidia, una rinomata azienda di tecnologia, utilizza Keras per sviluppare modelli di riconoscimento immagine e elaborazione del linguaggio naturale. Iniziarono a utilizzare Keras nel loro workflow nel 2016 per approfittare della sua semplicità e flessibilità, consentendo ai loro scienziati dei dati di creare e implementare modelli più velocemente e efficientemente.
Airbnb: Airbnb, un'online marketplace leader per il mercato dei servizi di soggiorno e esperienze turistiche, ha adottato Keras nel 2018 per migliorare il sistema di raccomandazione. Utilizzando Keras, Airbnb è riuscita a implementare algoritmi di apprendimento profondo avanzati per personificare suggerimenti di alloggio per gli utenti sulla base delle loro preferenze e interazioni passate con la piattaforma.
Uber: Uber, una multinazionale di rete di trasporto di rete, ha integrato Keras nella sua pipeline di scienza dei dati nel 2017 per migliorare gli algoritmi di routing dei conducenti. Utilizzando le capacità di apprendimento profondo di Keras, Uber è riuscita a ottimizzare le strade in tempo reale, considerando fattori come i pattern di traffico, la disponibilità dei conducenti e i dati storici sulle tratte per fornire servizi più efficienti e affidabili ai clienti.
Questi studi di caso evidenziano come società prominenti come Nvidia, Airbnb e Uber abbiano integrato con successo Keras nel loro stack tecnologico per promuovere l'innovazione e migliorare i loro servizi mediante la tecnologia di apprendimento profondo.
Puoi accedere a un elenco aggiornato di aziende che utilizzano Keras visitando TheirStack.com. La nostra piattaforma fornisce un database completo di aziende che utilizzano varie tecnologie e strumenti interni.
Fino ad ora, abbiamo dati su 9,944 aziende che utilizzano Keras.
Keras è utilizzato da una vasta gamma di organizzazioni in vari settori, inclusi "Financial Services", "It Services And It Consulting", "Oil And Gas", "Machinery Manufacturing", "Manufacturing", "It Services And It Consulting", "Research Services", "Non-Profit Organizations", "Computer Hardware Manufacturing", "Financial Services". Per un elenco completo di tutti i settori che utilizzano Keras, si prega di visitare TheirStack.com.
Alcune delle aziende che utilizzano Keras includono JPMorgan Chase Bank, N.A., foodpanda Malaysia, Lucy Group, Robominds GmbH, robominds GmbH, Booz Allen Hamilton, Oak Ridge National Laboratory, Fraunhofer-Gesellschaft, Apple, Fidelity Investments e molte altre. Puoi trovare un elenco completo di 9,944 aziende che utilizzano Keras su TheirStack.com.
Secondo i nostri dati, Keras è più popolare in Stati Uniti (2,815 companies), Regno Unito (512 companies), India (377 companies), Germania (299 companies), Francia (286 companies), Spagna (227 companies), Canada (214 companies), Indonesia (143 companies), Brasile (106 companies), Paesi Bassi (83 companies). Tuttavia, è utilizzato da aziende in tutto il mondo.
Puoi trovare aziende che utilizzano Keras cercandolo su TheirStack.com. Tracciamo le offerte di lavoro di milioni di aziende e le utilizziamo per scoprire quali tecnologie e strumenti interni stanno utilizzando.