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\": [
\"EMEA\"
]
}"Technology
is any of
Manifold
Country
is any of
Emea
| 会社 | 国 | 業界 | 従業員数 | 売上高 | テクノロジー |
|---|---|---|---|---|---|
 イギリス | Oil and Gas | 38k | Manifold | ||
イギリス | Machinery Manufacturing | 74 | $6M | Manifold | |
 スイス | Computer and Network Security | 52 | Manifold | ||
 フランス | Business Consulting and Services | 14 | Manifold | ||
イギリス | Non-profit Organizations | 585 | Manifold | ||
イギリス | Staffing and Recruiting | 126 | $5.9M | Manifold | |
イギリス | Government Administration | 10k | $1.2M | Manifold | |
 アラブ首長国連邦 | Investment Management | 654 | Manifold | ||
 イタリア | Professional Services | 7.8k | $503M | Manifold | |
イギリス | Oil and Gas | 13k | $5.2B | 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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