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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\"company_technology_slug_or\": [
\"manifold-uber\"
],
\"company_country_code_or\": [
\"AMER\"
]
}"Technology
is any of
Manifold
Country
is any of
AMER
| 会社 | 国 | 業界 | 従業員数 | 売上高 | テクノロジー |
|---|---|---|---|---|---|
 アメリカ合衆国 | Real Estate | 224 | $52M | Manifold | |
アメリカ合衆国 | Oil and Gas | 67k | $2.2M | Manifold | |
アメリカ合衆国 | Oil and Gas | 5k | $573M | Manifold | |
アメリカ合衆国 | Oil and Gas | 14k | $2.1B | Manifold | |
 カナダ | Software Development | 111 | Manifold | ||
アメリカ合衆国 | Oil and Gas | 59k | Manifold | ||
アメリカ合衆国 | Real Estate | 2 | Manifold | ||
カナダ | Civil Engineering | 940 | $1M | Manifold | |
アメリカ合衆国 | Newspaper Publishing | 4k | $709M | Manifold | |
 ブラジル | Construction | 1k | $116M | 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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