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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--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"manifold-uber\"
],
\"company_country_code_or\": [
\"GB\"
]
}"Technology
is any of
Manifold
Country
is any of
イギリス
| 会社 | 国 | 業界 | 従業員数 | 売上高 | テクノロジー |
|---|---|---|---|---|---|
 イギリス | Oil and Gas | 38k | Manifold | ||
イギリス | Machinery Manufacturing | 74 | $6M | Manifold | |
イギリス | Non-profit Organizations | 585 | Manifold | ||
イギリス | Staffing and Recruiting | 126 | $5.9M | Manifold | |
イギリス | Government Administration | 10k | $1.2M | Manifold | |
イギリス | Oil and Gas | 13k | $5.2B | Manifold | |
イギリス | Staffing and Recruiting | 179 | Manifold | ||
イギリス | Construction | 201 | Manifold | ||
イギリス | Government Administration | 160 | $907k | Manifold | |
イギリス | IT Services and IT Consulting | 32k | $5.3B | Manifold |
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テクノロジー利用統計と市場シェア
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