PyTorch을(를) 사용하는 기업
PyTorch is not a Python binding into a monolothic C++ framework. It is built to be deeply integrated into Python. You can use it naturally like you would use numpy / scipy / scikit-learn etc.
PyTorch을(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\": [
\"pytorch\"
]
}"Technology
is any of
PyTorch
직원 수293kComputer Hardware ManufacturingPyTorch신뢰도 높음
직원 수53k수익$27BComputer Hardware ManufacturingPyTorch신뢰도 높음
직원 수61kFinancial ServicesPyTorch신뢰도 높음
직원 수166kSoftware DevelopmentPyTorch신뢰도 높음
직원 수57k수익$44BTelecommunicationsPyTorch신뢰도 높음
직원 수244kFinancial ServicesPyTorch신뢰도 높음
직원 수96k수익$4.6BEntertainment ProvidersPyTorch신뢰도 높음
직원 수412k수익$45BProfessional ServicesPyTorch신뢰도 높음
직원 수52k수익$23BSemiconductor ManufacturingPyTorch신뢰도 높음
직원 수50k수익$62BSoftware DevelopmentPyTorch신뢰도 높음
우리는 PyTorch을(를) 사용하는 78,361개의 기업 및 사용자에 대한 데이터를 보유하고 있습니다. 우리의 PyTorch 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
PyTorch 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.
파이토치(Python)는 최경색 오픈소스 딥러닝 플랫폼으로, 최대의 유연성과 속도를 제공합니다. 파이토치는 페이스북의 AI 연구소(FAIR)에서 개발되었습니다. 파이토치는 프로토타입에서 생산까지 일월적인 전환을 제공합니다. 플랫폼의 동적 계산 그래프 구조는 텍스트 문제를 쉽게 디버그하고 반복 개발을 가능하.make it a popular choice among researchers and practitioners in the machine learning community.
파이토치는 실제적으로 카테고리 Machine Learning Tools, 즉, 신경망 개발과 훈련을 지원합니다. 실제로 계산 그래프는 데이터 작업에 익숙하지 않을 때, 파이토치는 더轻한 계산 그래프를 지원합니다. 파이토치는 사용의 flexibility와 쉬운 사용을 통해, 연구원과 개발자가 제공합니다. academia to industry. cutting-edge machine learning models를 쉽게 즉시 구현하는 최종적인 목표를 잡습니다.
파이토치는 2016년에 페이스북 AI 연구소에서 설립되었습니다. 파이토치는既存의 딥 러닝 프레임워크의 제한을 address하고, 연구원과 개발자에게 더 적응성 있는 플랫폼을 제공하기 위해 개발되었습니다. 파이토치의 개발의 동기는 복잡한 신경망을 일반적으로 구축하고 훈련하는 프로세스를 쉽게 하며, 고속과 효율성을 보장하기 위해 염예할 위한 도구를 제공합니다. 연속적으로 파이토치는 호의적인 인터페이스와 강력한 성능으로 인기 있는 호의적인 인터페이스와 강력한 성능으로 인해 저소요 적폐를 형성합니다.
현재 파이토치는 카테고리 Machine Learning Tools, 가장 과도한 시장 점유율을 보유하고 있으며, 빠르게 성장하고 있습니다. 사용자 친화적 디자인과 효율적인 성능은 파이토치의 급속한 성장의 주된 요인입니다. 또한, 다양한 산업 부문에서 진전하는 경향이 있는 고도화된 머신 러닝解决方案에 대한 가입으로, 파이토치는 향후 점차적으로 성장하고 예상되는 Position을 강화할 것입니다.