Amazon SageMaker を使用している企業
A fully-managed service that enables developers and data scientists to quickly and easily build, train, and deploy machine learning models at any scale.
Amazon SageMaker を使用している企業のリスト
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\": [
\"amazon-sagemaker\"
]
}"Technology
is any of
Amazon SageMaker
従業員数147kIT Services and IT ConsultingAmazon SageMaker信頼度：高
従業員数52kFinancial ServicesAmazon SageMaker信頼度：高- 従業員数1.5M収益$3MIT Services and IT ConsultingAmazon SageMaker信頼度：高
従業員数540収益$12MIT Services and IT ConsultingAmazon SageMaker信頼度：高
従業員数14k収益$8.9BRetailAmazon SageMaker信頼度：高
従業員数22kInsuranceAmazon SageMaker信頼度：高
従業員数93Business Consulting and ServicesAmazon SageMaker信頼度：高
従業員数81k収益$31BFinancial ServicesAmazon SageMaker信頼度：高
従業員数48kFinancial ServicesAmazon SageMaker信頼度：高
従業員数23kMotor Vehicle ManufacturingAmazon SageMaker信頼度：高
当社は、Amazon SageMaker を使用している 13,895 社とユーザーに関するデータを保有しています。当社の Amazon SageMaker ユーザーと顧客リストはダウンロード可能で、業界分類、組織規模、地理的位置、資金調達ラウンド、収益数値などの重要な企業情報が豊富に含まれています。
技術使用統計と市場シェア
Amazon SageMaker 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方法は？
このデータは、地理、業界、企業規模、収益、技術使用、求人情報などでフィルタリングすることで、ニーズに合わせて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可能です。
- 企業がこの技術を採用した際に通知を受ける方法は？
このデータに対する通知を受け取ることができます。興味のある技術を選択することで、該当技術を使用する新しい企業が現れた際に、受信トレイに通知が届きます。
- このデータをCRMにインポートする方法は？
このデータをExcelファイルにエクスポートし、CRMにインポートすることができます。また、APIにデータをエクスポートすることも可能です。
よくある質問
当社のデータは、数百万の企業から収集した求人情報に基づいています。企業のウェブサイト、求人掲示板、その他の採用プラットフォームでこれらの求人情報を監視しています。求人情報を分析することで、企業がどのような技術を採用しているか、内部ツールの使用を含め、信頼性の高い方法で理解できます。
当社はデータを毎日更新し、最新の情報にアクセスできるようにしています。この頻繁な更新プロセスにより、業界内の最新の動向とトレンドを反映したインサイトとインテリジェンスを保証します。
Amazon SageMaker is a comprehensive machine learning service provided by Amazon Web Services (AWS) that enables developers and data scientists to build, train, and deploy machine learning models quickly and at scale. With SageMaker, users have access to all the components needed for the entire machine learning workflow in a unified platform, including data processing, model training, and model hosting, making it easier to develop and deploy machine learning models.
Machine Learning as a Service (MLaaS) is a category that Amazon SageMaker falls under, offering a cloud-based platform for machine learning development and deployment without the need for users to manage the underlying infrastructure. This category provides tools and services that streamline the process of creating machine learning models, allowing businesses to leverage the power of artificial intelligence without the complexity typically associated with building and training models from scratch.
Amazon SageMaker was founded by Amazon Web Services and was officially launched in 2017. The motivation behind the creation of SageMaker was to simplify the machine learning workflow and make it more accessible to developers and organizations of all sizes. By providing a fully managed platform with built-in algorithms and tools, Amazon aimed to accelerate the adoption of machine learning in various industries and simplify the deployment of models into production environments.
As of the latest data available, Amazon SageMaker holds a significant market share within the Machine Learning as a Service category, with a growing number of businesses trusting the platform for their machine learning needs. The forecast indicates that Amazon SageMaker is likely to continue expanding its market share in the future, driven by the increasing demand for machine learning solutions and the continuous innovation and enhancements introduced by Amazon Web Services to the SageMaker platform.