Question 1

이 데이터의 출처는 무엇인가요?

Accepted Answer

우리의 데이터는 수백만 개의 회사에서 수집된 채용 공고에서 출처를 얻습니다. 우리는 이러한 공고를 회사 웹사이트, 구인 게시판, 기타 채용 플랫폼에서 모니터링합니다. 채용 공고 분석은 회사들이 사용하는 기술과 내부 도구의 사용을 이해하는 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다.

Question 2

데이터는 얼마나 자주 업데이트됩니까?

Accepted Answer

우리는 최신 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 갱신합니다. 이 빈번한 업데이트 과정은 우리의 인사이트와 지능이 업계 내 최신 동향과 발전을 반영하도록 보장합니다.

Question 3

Amazon Personalize가 무엇인가요?

Accepted Answer

Amazon Personalize is a robust machine learning as a service MLaaS offering by Amazon Web Services AWS that empowers developers to create individualized recommendations for their users It leverages advanced machine learning algorithms and techniques to deliver personalized product and content recommendations thereby enhancing user engagement and driving conversion rates By enabling companies to deliver tailormade experiences to their customers Amazon Personalize stands out as a versatile and powerful tool in the realm of machine learning and artificial intelligence

The category to which Amazon Personalize belongs Machine Learning as a Service MLaaS encompasses cloudbased platforms that provide machine learning capabilities as a service These platforms enable organizations to harness the power of machine learning without the need for extensive inhouse expertise or infrastructure Amazon Personalize as part of this category offers a userfriendly interface for building personalized recommendation systems making it accessible to a wide range of businesses looking to leverage machine learning for enhancing customer experiences

Amazon Personalize was founded by Amazon Web Services in 2018 with the aim of democratizing the use of machine learning for personalized recommendations The motivation behind its creation was to enable companies of all sizes to implement sophisticated recommendation systems without the need for extensive machine learning expertise Since its inception Amazon Personalize has gained traction in various industries becoming a goto solution for businesses seeking to enhance user engagement and drive revenue through personalization

As of the current market scenario Amazon Personalize holds a significant market share within the Machine Learning as a Service category With the increasing demand for personalized user experiences and the growing adoption of machine learning technologies the future outlook for Amazon Personalize appears promising It is projected to see continued growth as more businesses recognize the value of personalized recommendations in driving customer satisfaction and loyalty

Question 4

Amazon Personalize을 사용하는 회사들의 최신 목록을 어떻게 얻을 수 있나요?

Accepted Answer

TheirStack.com를 방문하여 Amazon Personalize를 사용하는 회사의 최신 목록에 접근할 수 있습니다. 우리의 플랫폼은 다양한 기술과 내부 도구를 사용하는 회사들의 포괄적인 데이터베이스를 제공합니다.

Question 5

Amazon Personalize에는 고객이 몇 명 있나요?

Accepted Answer

현재 우리는 Amazon Personalize을 사용하는 98 개 회사에 대한 데이터를 보유하고 있습니다.

Question 6

누가 Amazon Personalize를 사용하나요?

Accepted Answer

Amazon Personalize은(는) "Real Estate", "It Services And It Consulting", "Retail", "Real Estate", "Financial Services", "Professional Services", "It Services And It Consulting", "Retail Groceries"을(를) 포함한 다양한 산업 분야의 조직에 의해 사용됩니다. Amazon Personalize을(를) 사용하는 모든 산업의 포괄적인 목록은 TheirStack.com을 방문해 주세요.

Question 7

어떤 회사들이 Amazon Personalize를 사용하나요?

Accepted Answer

Amazon Personalize을 사용하는 회사 중에는 CoStar Group, Discogs Inc., Amazon Web Services, Inc., Chewy, Homes.com, Sezzle, RIDIK PTE. LTD., Yondu, Cortilia, mylivn GmbH 등이 있습니다. Amazon Personalize을 사용하는 98개의 회사 목록은 TheirStack.com에서 확인할 수 있습니다.

Question 8

Amazon Personalize가 가장 많이 사용되는 국가는 어디입니까?

Accepted Answer

우리 데이터에 따르면, Amazon Personalize는 미국 (40 companies), 영국 (7 companies), 캐나다 (3 companies), 인도 (3 companies), 오스트레일리아 (2 companies), 프랑스 (2 companies), 키프로스 (1 companies), 덴마크 (1 companies), 이탈리아 (1 companies), 일본 (1 companies)에서 가장 인기가 많습니다. 그러나, 그것은 전 세계의 기업들에 의해 사용되고 있습니다.

Question 9

어떻게 Amazon Personalize을 사용하는 회사를 찾을 수 있나요?

Accepted Answer

TheirStack.com에서 Amazon Personalize을 사용하고 있는 회사를 검색하여 찾을 수 있습니다. 우리는 수백만 개의 회사에서 올라온 채용 공고를 추적하여 그들이 사용하는 기술과 내부 도구를 발견합니다.

Company	Country	Industry	Employees	Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue
Company name Industry Size Revenue

회사	나라	산업	직원	수익	기술
CoStar Group	미국	Real Estate	6.1K	$2.3B	Amazon Personalize
Discogs Inc.					Amazon Personalize
Amazon Web Services, Inc.	미국	It Services And It Consulting	1.5M	$3M	Amazon Personalize
Chewy	미국	Retail	12K	$8.9B	Amazon Personalize
Homes.com	미국	Real Estate	727		Amazon Personalize
Sezzle	미국	Financial Services	320	$133M	Amazon Personalize
RIDIK PTE. LTD.		Professional Services			Amazon Personalize
Yondu	필리핀	It Services And It Consulting	1.4K	$5M	Amazon Personalize
Cortilia	이탈리아	Retail Groceries	99	$41M	Amazon Personalize
mylivn GmbH					Amazon Personalize

Amazon Personalize를 사용하는 회사들

Amazon Personalize 사용자들을 타겟팅하는 방법

Amazon Personalize를 사용하는 회사들

Amazon Personalize 사용자들을 타겟팅하는 방법

이 데이터의 출처는 무엇인가요?

이 데이터의 출처는 무엇인가요?

데이터는 얼마나 자주 업데이트됩니까?

데이터는 얼마나 자주 업데이트됩니까?

Amazon Personalize가 무엇인가요?

Amazon Personalize가 무엇인가요?

Amazon Personalize을 사용하는 회사들의 최신 목록을 어떻게 얻을 수 있나요?

Amazon Personalize을 사용하는 회사들의 최신 목록을 어떻게 얻을 수 있나요?

Amazon Personalize에는 고객이 몇 명 있나요?

Amazon Personalize에는 고객이 몇 명 있나요?

누가 Amazon Personalize를 사용하나요?

누가 Amazon Personalize를 사용하나요?

어떤 회사들이 Amazon Personalize를 사용하나요?

어떤 회사들이 Amazon Personalize를 사용하나요?

Amazon Personalize가 가장 많이 사용되는 국가는 어디입니까?

Amazon Personalize가 가장 많이 사용되는 국가는 어디입니까?

어떻게 Amazon Personalize을 사용하는 회사를 찾을 수 있나요?

어떻게 Amazon Personalize을 사용하는 회사를 찾을 수 있나요?

Amazon Personalize를 사용하는 회사가 있는 국가들

미국

영국

캐나다

인도

오스트레일리아

프랑스

키프로스

덴마크

이탈리아

일본

Amazon Personalize를 사용하는 회사 목록

Amazon Personalize 대안 및 경쟁자들

TensorFlow

PyTorch

Bard AI

scikit-learn

Microsoft LUIS

ENorm

ML Flow

Neuro

CUDA

MLflow

Lateral

Stan

Azure Machine Learning

Amazon SageMaker

Kubeflow

Amazon Machine Learning

NLTK

Caffe

Streamlit

Propel

Appen

Trax

IBM Watson

Amazon Text to Speech

Apache MXNet

MXNet

Ludwig

Aquarium

Fritz

Kur

Lamina

Clipper

Renate

Igel

Weka

Apache Spark MLlib

Document AI

Google AI Platform

Manifold

Amazon Comprehend

Amazon Textract

Tensorflow Lite

Microsoft Cognitive Services

Hummingbird

Amazon Kendra