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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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企業
テクノロジー利用統計と市場シェア
Manifold のユーザーをターゲットにする方法
- このリストをカスタマイズするにはどうすればよいですか？
地域、業界、企業規模、売上高、テクノロジーの利用状況、募集職種などでフィルタリングして、ニーズに合わせてデータをカスタマイズできます。データはExcelまたはCSV形式でダウンロードできます。
- 企業がこのテクノロジーを導入した際にアラートを受け取るには？
このデータに関するアラートを受け取れます。興味のあるテクノロジーを選択して開始すると、そのテクノロジーを使用している新しい企業が見つかったときに、受信トレイにアラートが届きます。
- このデータをCRMにインポートするにはどうすればよいですか？
