MLflow を使用している企業
MLflow is an open source platform for managing the end-to-end machine learning lifecycle.
MLflow を使用している企業のリスト
curl --request POST \
--url "https://api.theirstack.com/v1/companies/search" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--header "Authorization: Bearer <api_key>" \
-d "{
\"company_technology_slug_or\": [
\"mlflow\"
]
}"Technology
is any of
MLflow
従業員数14k収益$600MSoftware DevelopmentMLflow信頼度：高
従業員数412k収益$45BProfessional ServicesMLflow信頼度：中
従業員数68k収益$4.8BIT Services and IT ConsultingMLflow信頼度：中
従業員数738k収益$63BBusiness Consulting and ServicesMLflow信頼度：中
従業員数731k収益$27BIT Services and IT ConsultingMLflow信頼度：中- 従業員数700ConstructionMLflow信頼度：中
従業員数244kFinancial ServicesMLflow信頼度：中
従業員数89k収益$9.5BIT Services and IT ConsultingMLflow信頼度：中
従業員数148k収益$33BSoftware DevelopmentMLflow信頼度：中
従業員数42k収益$26BBiotechnology ResearchMLflow信頼度：中
当社は、MLflow を使用している 22,596 社とユーザーに関するデータを保有しています。当社の MLflow ユーザーと顧客リストはダウンロード可能で、業界分類、組織規模、地理的位置、資金調達ラウンド、収益数値などの重要な企業情報が豊富に含まれています。
技術使用統計と市場シェア
MLflow ユーザーをターゲットにする方法
- このリストをカスタマイズする方法は？
このデータは、地理、業界、企業規模、収益、技術使用、求人情報などでフィルタリングすることで、ニーズに合わせて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可能です。
- 企業がこの技術を採用した際に通知を受ける方法は？
このデータに対する通知を受け取ることができます。興味のある技術を選択することで、該当技術を使用する新しい企業が現れた際に、受信トレイに通知が届きます。
- このデータをCRMにインポートする方法は？
このデータをExcelファイルにエクスポートし、CRMにインポートすることができます。また、APIにデータをエクスポートすることも可能です。
よくある質問
当社のデータは、数百万の企業から収集した求人情報に基づいています。企業のウェブサイト、求人掲示板、その他の採用プラットフォームでこれらの求人情報を監視しています。求人情報を分析することで、企業がどのような技術を採用しているか、内部ツールの使用を含め、信頼性の高い方法で理解できます。
当社はデータを毎日更新し、最新の情報にアクセスできるようにしています。この頻繁な更新プロセスにより、業界内の最新の動向とトレンドを反映したインサイトとインテリジェンスを保証します。
MLflow is an open-source platform designed to manage the end-to-end machine learning lifecycle. It provides a framework to streamline the machine learning process, from experimentation to deployment, enabling Data Scientists to track experiments, package code, and deploy models efficiently. With its suite of tools and libraries, MLflow aims to simplify the complexities associated with machine learning development.
MLflow falls under the category of Machine Learning Tools, focusing on enhancing the development and deployment of machine learning models. It offers features such as experiment tracking, model packaging, and model serving, catering to the needs of Data Scientists and Machine Learning Engineers. By providing a centralized platform for managing the machine learning lifecycle, MLflow contributes to improved collaboration and productivity within data science teams.
Founded in June 2018 by the Databricks team, including the creators of Apache Spark, MLflow was established with the goal of addressing the challenges faced by organizations in operationalizing machine learning projects. The primary motivation behind the creation of MLflow was to offer a standardized approach to managing, deploying, and scaling machine learning models effectively. Since its inception, MLflow has gained significant traction in the machine learning community, attracting a growing user base and fostering a vibrant ecosystem around the platform.
In terms of current market share, MLflow has seen widespread adoption across various industries, thanks to its robust set of features and integrations with popular machine learning frameworks. As more organizations recognize the importance of streamlining their machine learning workflows, MLflow is poised for continued growth in the future. With advancements in technologies such as AI and data science, the demand for efficient machine learning tools like MLflow is expected to rise, further solidifying its position in the market.