Keras을(를) 사용하는 기업
Deep Learning library for Python. Convnets, recurrent neural networks, and more. Runs on TensorFlow or Theano. https://keras.io/
Keras을(를) 사용하는 기업 목록
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\": [
\"keras\"
]
}"Technology
is any of
Keras
직원 수328k수익$50BProfessional ServicesKeras신뢰도 높음
직원 수244kFinancial ServicesKeras신뢰도 높음
직원 수28Machinery ManufacturingKeras신뢰도 높음
직원 수57k수익$44BTelecommunicationsKeras신뢰도 높음
직원 수18k수익$14MInternet Marketplace PlatformsKeras신뢰도 높음
직원 수40k수익$8.1BIT Services and IT ConsultingKeras신뢰도 높음
직원 수8k수익$3.1BIT Services and IT ConsultingKeras신뢰도 높음
직원 수88k수익$35BDefense and Space ManufacturingKeras신뢰도 높음
직원 수1.9kAppliances, Electrical, and Electronics ManufacturingKeras신뢰도 높음
직원 수207k수익$50BIT Services and IT ConsultingKeras신뢰도 높음
우리는 Keras을(를) 사용하는 24,369개의 기업 및 사용자에 대한 데이터를 보유하고 있습니다. 우리의 Keras 사용자 및 고객 목록은 다운로드 가능하며, 산업 분류, 조직 규모, 지리적 위치, 투자 라운드, 수익 수치 등을 포함한 중요한 회사 세부 정보로 풍부하게 제공됩니다.
기술 사용 통계 및 시장 점유율
Keras 사용자 타겟팅 방법
- 이 목록을 어떻게 맞춤화할 수 있나요?
지리, 산업, 회사 규모, 수익, 기술 사용, 채용 공고 등을 필터링하여 이 데이터를 필요에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 데이터를 Excel 또는 CSV 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
- 회사가 이 기술을 채택할 때 어떻게 알림을 받을 수 있나요?
이 데이터에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 관심 있는 기술을 선택하면 해당 기술을 사용하는 새로운 회사가 있을 때 받은 편지함으로 알림을 받게 됩니다.
- 이 데이터를 내 CRM에 어떻게 가져올 수 있나요?
이 데이터를 Excel 파일로 내보내 CRM에 가져올 수 있습니다. 또한 데이터를 API로 내보낼 수도 있습니다.
자주 묻는 질문
우리의 데이터는 수백만 개의 기업에서 수집한 채용 공고에서 비롯됩니다. 우리는 기업 웹사이트, 구인 게시판 및 기타 채용 플랫폼에서 이러한 공고를 모니터링합니다. 채용 공고를 분석하는 것은 기업들이 사용하는 기술, 내부 도구 사용을 이해하는 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다.
우리는 최신 정보를 제공하기 위해 데이터를 매일 새로 고칩니다. 이 빈번한 업데이트 과정은 우리의 통찰력과 정보가 산업 내 최신 개발 및 동향을 반영하도록 보장합니다.
케라스는 파이썬으로 작성된 공개 소프트웨어 인공 신경망 라이브러리입니다. 다양한 작업을 허용하기 위해 설계되었습니다. 신경망의 빠른 실험을 가능하게 하지만, 사용자 친화적이고 모듈식이고 확장 가능합니다. 케라스를 사용하여 개발자는 짧게 프로토타입을 구축하고, convolutional networks, recurrent networks, 및 두 가지의 결합을 지원합
PYPI Packages는 다양한 Python 패키지들의 범위입니다. 케라스는 이러한 범위 내에 있으며, 특히 컴퓨터 지원 학습에 특화된 Python 패키지입니다. 복잡한 신경망 기능의 쉽게 사용을 제공하여 개발자가 신경망 모델을 IMPLEMENT 하기에 용이합니다.
케라는 2015년 3월에 François Chollet에 의해 Founded(open-source project입니다. 시작 목표는 popular deep learning 라이브러리, TensorFlow와 Theano의 위에 신경망을 훈련하는 사용자 친화적 인터페이스를 제공하는 것이었습니다. 시간이 지나며, 케라는 machine learning 커뮤니티에서 접근도가 높고, 완만했습니다.
현재 시장 점유율을 보면, 케라는 산업의 주요 인공 신경망 프레임워크입니다. TensorFlow와의 완벽한 통합은 널린 언어를 창출했습니다. 다른 인공 신경망 라이브러리와 경쟁을 하지만, 케라는 사용자 기반을 계속 확대하고, 향후 시장 점유율을 유지하거나 증가할 것이 가능합니다. 전 세계의 내구 요구가 계속 증가하는 동안, 케라는 인공 신경망 개발 분야의 주요 공정자로 남아킬 것입니다.