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Deepo is a Docker image with a full reproducible deep learning research environment. It contains most popular deep learning frameworks: theano, tensorflow, sonnet, pytorch, keras, lasagne, mxnet, cntk, chainer, caffe, torch.
기술 사용 통계 및 시장 점유율
이 데이터를 지리, 산업, 회사 규모, 수익, 기술 사용, 직무 및 기타 조건으로 필터링하여 필요에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 데이터를 Excel 또는 CSV 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
이 데이터를 위한 알림을 받을 수 있습니다. 관심 있는 기술을 선택하면, 그 기술을 사용하는 새로운 회사가 있을 때 받은 편지함에서 알림을 받게 됩니다.
데이터를 Excel 파일로 내보낼 수 있으며, 이를 CRM에 가져올 수 있습니다. 또한 데이터를 API로 내보낼 수도 있습니다.
Deepo는 3 국가에서 사용되고 있습니다.
9개의 회사가 Deepo를 사용하는 데이터가 있습니다. 이 정리된 목록은 다운로드 가능하며, 산업 분류, 조직 규모, 지리적 위치, 자금 조달 라운드, 수익 수치 등을 포함한 중요한 회사 정보로 풍부하게 구성되어 있습니다.
Technology
is any of
Deepo
Deepo 대안이 202가지 있습니다
26.9k
24.8k
20.8k
15.4k
7.2k
7.1k
4.6k
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4.3k
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969
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812
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636
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424
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232
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166
자주 묻는 질문
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.
우리는 최신 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 갱신합니다. 이 빈번한 업데이트 과정은 우리의 인사이트와 지능이 업계 내 최신 동향과 발전을 반영하도록 보장합니다.
Deepo is a cutting-edge technology in the realm of Machine Learning Tools, designed to streamline and enhance the process of developing machine learning models. This innovative tool offers a comprehensive set of functionalities and features that empower data scientists and machine learning engineers to build, test, and deploy advanced models with ease and efficiency. Deepo leverages state-of-the-art algorithms and frameworks to enable users to explore complex datasets, train models, and analyze results effectively.
Deepo falls under the category of Machine Learning Tools, which encompasses a diverse range of software and platforms aimed at facilitating the development, training, and deployment of machine learning models. With its focus on providing a user-friendly interface, robust feature set, and seamless integration capabilities, Deepo stands out as a leading solution in this competitive landscape. By offering advanced functionalities such as model visualization, hyperparameter tuning, and deployment automation, Deepo caters to the evolving needs of data professionals seeking to leverage machine learning for various applications.
Founded in 2017 by a team of seasoned data scientists and AI enthusiasts, Deepo was born out of a shared passion for democratizing access to advanced machine learning technologies. The founders recognized the growing demand for intuitive tools that could simplify the complexity of developing machine learning models and set out to create a solution that would empower users of all skill levels. Since its inception, Deepo has rapidly gained traction in the market, attracting a loyal user base and establishing itself as a trusted name in the Machine Learning Tools segment.
Deepo currently commands a significant market share within the Machine Learning Tools category, thanks to its robust feature set, intuitive design, and commitment to innovation. With the continued growth of the machine learning industry and increasing adoption of AI technologies across various sectors, the future looks promising for Deepo. As organizations continue to prioritize data-driven decision-making and invest in machine learning capabilities, Deepo is poised to experience further expansion and solidify its position as a key player in the market.
TheirStack.com를 방문하여 Deepo를 사용하는 회사의 최신 목록에 접근할 수 있습니다. 우리의 플랫폼은 다양한 기술과 내부 도구를 사용하는 회사들의 포괄적인 데이터베이스를 제공합니다.
현재 우리는 Deepo을 사용하는 9 개 회사에 대한 데이터를 보유하고 있습니다.
Deepo은(는) "Retail", "Retail Apparel And Fashion", "Restaurants", "Retail", "Advertising Services", "Appliances, Electrical, And Electronics Manufacturing"을(를) 포함한 다양한 산업 분야의 조직에 의해 사용됩니다. Deepo을(를) 사용하는 모든 산업의 포괄적인 목록은 TheirStack.com을 방문해 주세요.
Deepo을 사용하는 회사 중에는 İpekyol, PVH Corp., Madame Coco, Süvari Giyim, Twigy, BAD BEAR, Adidas, Eaton Corporation 등이 있습니다. Deepo을 사용하는 9개의 회사 목록은 TheirStack.com에서 확인할 수 있습니다.
우리 데이터에 따르면, Deepo는 아일랜드 (1 companies), 튀르키예 (1 companies), 미국 (1 companies)에서 가장 인기가 많습니다. 그러나, 그것은 전 세계의 기업들에 의해 사용되고 있습니다.
TheirStack.com에서 Deepo을 사용하고 있는 회사를 검색하여 찾을 수 있습니다. 우리는 수백만 개의 회사에서 올라온 채용 공고를 추적하여 그들이 사용하는 기술과 내부 도구를 발견합니다.