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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\"manifold-uber\"
],
\"company_country_code_or\": [
\"EEA\"
]
}"Technology
is any of
Manifold
Country
is any of
Eea
| 会社 | 国 | 業界 | 従業員数 | 売上高 | テクノロジー |
|---|---|---|---|---|---|
 フランス | Business Consulting and Services | 14 | Manifold | ||
 イタリア | Professional Services | 7.8k | $503M | Manifold | |
 スウェーデン | Renewable Energy Equipment Manufacturing | 44 | Manifold | ||
スウェーデン | Telecommunications | 113k | $27B | Manifold | |
フランス | Construction | 14k | Manifold | ||
 ブルガリア | Banking | 9 | Manifold | ||
フランス | Staffing and Recruiting | 105 | Manifold | ||
 ドイツ | Machinery Manufacturing | 560 | $754M | Manifold | |
フランス | Business Consulting and Services | 2.1k | $681M | Manifold | |
フランス | Staffing and Recruiting | 29 | 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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