Kubeflow を使用している企業
The Kubeflow project is dedicated to making Machine Learning on Kubernetes easy, portable and scalable by providing a straightforward way for spinning up best of breed OSS solutions.
Kubeflow 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\": [
\"kubeflow\"
]
}"Technology
is any of
Kubeflow
従業員数2.1k収益$126MSoftware DevelopmentKubeflow信頼度：高
従業員数61kFinancial ServicesKubeflow信頼度：高
従業員数3.2k収益$1.2BFinancial ServicesKubeflow信頼度：高
従業員数9k収益$1.2BIT Services and IT ConsultingKubeflow信頼度：高
従業員数868Software DevelopmentKubeflow信頼度：高
従業員数25k収益$6BBusiness Consulting and ServicesKubeflow信頼度：高
従業員数3kSoftware DevelopmentKubeflow信頼度：高
従業員数680収益$120MSoftware DevelopmentKubeflow信頼度：高
従業員数535Software DevelopmentKubeflow信頼度：高
従業員数9.7k収益$1.1BComputer and Network SecurityKubeflow信頼度：高
当社は、Kubeflow を使用している 10,539 社とユーザーに関するデータを保有しています。当社の Kubeflow 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
Kubeflow 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。
Kubeflow is an open-source platform designed to make deploying, training, and managing machine learning models on Kubernetes easier. It aims to streamline the machine learning workflow by providing a unified toolset that integrates well with the Kubernetes ecosystem. With Kubeflow, data scientists and machine learning engineers can experiment, build, and deploy machine learning models more efficiently.
Kubeflow falls under the category of Machine Learning Tools, specifically focusing on infrastructure and operations for machine learning projects. It offers a set of components that work together to provide a seamless experience for running machine learning workflows on Kubernetes clusters. By leveraging the power of Kubernetes, Kubeflow enables scalable and reliable deployment of machine learning models in production environments.
Kubeflow was founded by Google in December 2017 with the motivation to simplify the implementation of machine learning workflows on Kubernetes. Google recognized the need for a more streamlined approach to handling machine learning pipelines and decided to create an open-source project that leverages the capabilities of Kubernetes for this purpose. Since its inception, Kubeflow has gained popularity in the machine learning community and has seen significant adoption by organizations looking to scale their machine learning operations.
Currently, Kubeflow holds a notable market share within the Machine Learning Tools category, with a growing user base. As the adoption of machine learning technologies continues to rise across industries, the demand for efficient machine learning infrastructure solutions like Kubeflow is expected to increase. With its ongoing development and community support, Kubeflow is forecasted to experience further growth in the market as more organizations embrace Kubernetes-based machine learning workflows.