Company | Country | Industry | Employees | Revenue |
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It is a Python library for secure and private Deep Learning. PySyft decouples private data from model training, using Federated Learning, Differential Privacy, and Multi-Party Computation (MPC) within the main Deep Learning frameworks like PyTorch and TensorFlow.
10
aziende
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.
Technology
is any of
PySyft
Azienda | Paese | Settore | Dipendenti | Entrate | Tecnologie |
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Spagna | Research Services |
| PySyft | ||
Stati Uniti | Technology, Information And Internet | 54 |
| PySyft | |
Regno Unito | Technology, Information And Internet | 19 |
| PySyft | |
Cipro | Software Development | 702 |
| PySyft | |
Canada | Banking | 92K | $32B | PySyft | |
Stati Uniti | Research Services | 4.1K | $290M | PySyft | |
Stati Uniti | Software Development | 1.6K | $292M | PySyft | |
Belgio | Telecommunications | 5.2K | $982M | PySyft | |
It Services And It Consulting | 501 |
| PySyft | ||
Spagna | Advertising Services |
| PySyft |
Abbiamo dati su 10 aziende che usano PySyft. La nostra lista di clienti PySyft 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.
PySyft è utilizzata in 6 paesi
Ci sono 202 alternative a PySyft
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
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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
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.
PySyft is a crucial technology in the realm of Machine Learning Tools. Developed as an open-source framework, PySyft focuses on privacy-preserving machine learning, enabling secure and private computation capabilities. By leveraging techniques like federated learning and homomorphic encryption, PySyft empowers data scientists and machine learning engineers to collaborate on sensitive data without compromising individual privacy.
PySyft falls under the category of Machine Learning Tools, specifically catering to the privacy and security aspects of AI models. It enables organizations to build robust machine learning applications while adhering to strict data privacy regulations. The PySyft framework facilitates the implementation of secure data sharing protocols and privacy-preserving machine learning algorithms, making it a go-to choice for companies prioritizing data confidentiality.
Founded in [year], PySyft was born out of the increasing concerns surrounding data privacy and security in machine learning applications. The technology was pioneered by [founders], who recognized the need for a framework that could bridge the gap between collaborative machine learning and data privacy. With a mission to democratize secure machine learning, the creators of PySyft set out to develop a cutting-edge solution that could revolutionize how organizations handle sensitive data in their AI initiatives.
As of [current year], PySyft holds a notable market share within the Machine Learning Tools category, with a steadily growing user base. With the ever-increasing emphasis on data privacy and security, PySyft is poised to experience further growth in the future. As more companies prioritize secure machine learning practices, the demand for privacy-preserving technologies like PySyft is expected to rise, solidifying its position in the market and potentially expanding its market share even further.
Puoi accedere a un elenco aggiornato di aziende che utilizzano PySyft 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 10 aziende che utilizzano PySyft.
PySyft è utilizzato da una vasta gamma di organizzazioni in vari settori, inclusi "Research Services", "Technology, Information And Internet", "Technology, Information And Internet", "Software Development", "Banking", "Research Services", "Software Development", "Telecommunications", "It Services And It Consulting", "Advertising Services". Per un elenco completo di tutti i settori che utilizzano PySyft, si prega di visitare TheirStack.com.
Alcune delle aziende che utilizzano PySyft includono Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG), OpenMined, NetraScale, Jooble, RBC, National Renewable Energy Laboratory, Talend, SWIFT Financial Messaging Services, ALTECA, Wardem e molte altre. Puoi trovare un elenco completo di 10 aziende che utilizzano PySyft su TheirStack.com.
Secondo i nostri dati, PySyft è più popolare in Stati Uniti (3 companies), Spagna (2 companies), Belgio (1 companies), Canada (1 companies), Cipro (1 companies), Regno Unito (1 companies). Tuttavia, è utilizzato da aziende in tutto il mondo.
Puoi trovare aziende che utilizzano PySyft 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.