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\": [
\"IN\"
]
}"Technology
is any of
Manifold
Country
is any of
インド
| 会社 | 国 | 業界 | 従業員数 | 売上高 | テクノロジー |
|---|---|---|---|---|---|
 インド | Staffing and Recruiting | 2 | Manifold | ||
インド | IT Services and IT Consulting | 210 | $1.2M | Manifold | |
インド | Manufacturing | 1k | Manifold | ||
インド | Human Resources Services | 45 | Manifold | ||
インド | Human Resources Services | 18 | Manifold | ||
インド | Executive Offices | 207k | $13B | Manifold | |
インド | Human Resources Services | 6 | Manifold | ||
インド | IT Services and IT Consulting | 45 | Manifold | ||
インド | Hospitals and Health Care | 43 | Manifold | ||
インド | Staffing and Recruiting | 260 | 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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