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\": [
\"AU\"
]
}"Technology
is any of
Manifold
Country
is any of
オーストラリア
| 会社 | 国 | 業界 | 従業員数 | 売上高 | テクノロジー |
|---|---|---|---|---|---|
 オーストラリア | Education Administration Programs | 1.4k | Manifold | ||
オーストラリア | Education | 501 | $5M | Manifold | |
オーストラリア | Hospitals and Health Care | 5k | Manifold | ||
オーストラリア | Government Administration | 10k | Manifold | ||
オーストラリア | Professional Services | 44k | $7.2B | Manifold | |
オーストラリア | Education | 1.5k | $15M | Manifold | |
オーストラリア | Education Administration Programs | 56 | Manifold | ||
オーストラリア | Hospitals and Health Care | 1k | Manifold | ||
オーストラリア | Hospitals and Health Care | 1.1k | $4.3M | Manifold | |
オーストラリア | Semiconductor Manufacturing | 145 | $4.1M | Manifold |
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テクノロジー利用統計と市場シェア
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。
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