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

Transformers가 무엇인가요?

Accepted Answer

Transformers is a revolutionary technology in the field of Natural Language Processing NLP and Sentiment Analysis Developed by researchers at Google in collaboration with OpenAI Transformers have redefined the way machines understand and generate human language Unlike traditional sequencetosequence models Transformers leverage a selfattention mechanism that allows them to capture dependencies between words in a sentence more effectively

Transformers belong to the category of deep learning models specifically designed for languagerelated tasks They excel in tasks such as language translation sentiment analysis text summarization and questionanswering systems By processing words in parallel rather than sequentially Transformers have significantly improved the efficiency and accuracy of NLP tasks

The history of Transformers dates back to 2017 when researchers at Google introduced the concept in a paper titled Attention is All You Need This seminal work laid the foundation for the Transformer architecture which was further popularized by OpenAIs GPT Generative Pretrained Transformer models The motivation behind developing Transformers was to address the limitations of recurrent neural networks and traditional sequence models in capturing longrange dependencies in language

Currently Transformers dominate the NLP landscape and have captured a substantial market share in tasks requiring language understanding and generation With the continuous advancements in Transformerbased models such as BERT GPT3 and RoBERTa the technology is poised to further expand its market penetration The future outlook for Transformers indicates a steady growth trajectory as more industries adopt NLP solutions for automated content generation sentiment analysis chatbots and personalized user experiences

Question 4

Transformers을 사용하는 회사들의 최신 목록을 어떻게 얻을 수 있나요?

Accepted Answer

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

Question 5

Transformers에는 고객이 몇 명 있나요?

Accepted Answer

현재 우리는 Transformers을 사용하는 5,598 개 회사에 대한 데이터를 보유하고 있습니다.

Question 6

누가 Transformers를 사용하나요?

Accepted Answer

Transformers은(는) "Utilities", "Retail", "Renewable Energy Power Generation", "It Services And It Consulting", "Electric Power Generation", "Automation Machinery Manufacturing", "Renewable Energy Equipment Manufacturing", "Computer Games", "It Services And It Consulting", "Professional Services"을(를) 포함한 다양한 산업 분야의 조직에 의해 사용됩니다. Transformers을(를) 사용하는 모든 산업의 포괄적인 목록은 TheirStack.com을 방문해 주세요.

Question 7

어떤 회사들이 Transformers를 사용하나요?

Accepted Answer

Transformers을 사용하는 회사 중에는 Hitachi Energy, Amazon.com, Siemens Energy, Amazon Web Services (AWS), GE Vernova, Schneider Electric, GE Renewable Energy, Kabam, Oracle, Wood 등이 있습니다. Transformers을 사용하는 5,598개의 회사 목록은 TheirStack.com에서 확인할 수 있습니다.

Question 8

Transformers가 가장 많이 사용되는 국가는 어디입니까?

Accepted Answer

우리 데이터에 따르면, Transformers는 미국 (1,555 companies), 영국 (375 companies), 인도 (212 companies), 프랑스 (153 companies), 캐나다 (137 companies), 독일 (98 companies), 스페인 (85 companies), 네덜란드 (53 companies), 오스트레일리아 (48 companies), 싱가포르 (35 companies)에서 가장 인기가 많습니다. 그러나, 그것은 전 세계의 기업들에 의해 사용되고 있습니다.

Question 9

어떻게 Transformers을 사용하는 회사를 찾을 수 있나요?

Accepted Answer

TheirStack.com에서 Transformers을 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
Hitachi Energy	스위스	Utilities	28K	$12M	Transformers
Amazon.com	미국	Retail	10K	$50M	Transformers
Siemens Energy	스페인	Renewable Energy Power Generation	44K	$9.2B	Transformers
Amazon Web Services (AWS)	미국	It Services And It Consulting	136K		Transformers
GE Vernova		Electric Power Generation	54K		Transformers
Schneider Electric	프랑스	Automation Machinery Manufacturing	166K	$26B	Transformers
GE Renewable Energy	프랑스	Renewable Energy Equipment Manufacturing	10K		Transformers
Kabam	캐나다	Computer Games	850	$1.5B	Transformers
Oracle	미국	It Services And It Consulting	202K	$50B	Transformers
Wood	영국	Professional Services	37K	$7.6B	Transformers

Transformers를 사용하는 회사들

Transformers 사용자들을 타겟팅하는 방법

Transformers를 사용하는 회사들

Transformers 사용자들을 타겟팅하는 방법

이 데이터의 출처는 무엇인가요?

이 데이터의 출처는 무엇인가요?

데이터는 얼마나 자주 업데이트됩니까?

데이터는 얼마나 자주 업데이트됩니까?

Transformers가 무엇인가요?

Transformers가 무엇인가요?

Transformers을 사용하는 회사들의 최신 목록을 어떻게 얻을 수 있나요?

Transformers을 사용하는 회사들의 최신 목록을 어떻게 얻을 수 있나요?

Transformers에는 고객이 몇 명 있나요?

Transformers에는 고객이 몇 명 있나요?

누가 Transformers를 사용하나요?

누가 Transformers를 사용하나요?

어떤 회사들이 Transformers를 사용하나요?

어떤 회사들이 Transformers를 사용하나요?

Transformers가 가장 많이 사용되는 국가는 어디입니까?

Transformers가 가장 많이 사용되는 국가는 어디입니까?

어떻게 Transformers을 사용하는 회사를 찾을 수 있나요?

어떻게 Transformers을 사용하는 회사를 찾을 수 있나요?

Transformers를 사용하는 회사가 있는 국가들

Transformers를 사용하는 회사 목록

미국

영국

인도

프랑스

캐나다

독일

스페인

네덜란드

오스트레일리아

싱가포르

Transformers 대안 및 경쟁자들

Optic

Hugging Face

SpaCy

Thematic

GitHub Copilot

Gensim

Plasticity

CoreNLP

FastText

Sinequa

IBM Watson Assistant

Spark NLP

Stanza

Serenade

Dragon NaturallySpeaking

Telosys

Apache cTAKES

AdaTest

Dasha

Lucet

HumanFirst

rasa NLU

Nuance Recognizer

Google Cloud Speech-to-Text

Microsoft Azure Speech to Text

Azure Translator

Azure Language Understanding

AYLIEN

MonkeyLearn

Nuance Nina

Azure QnA Maker

Nuance Text to Speech

Speechly

NLP Cloud

AlchemyAPI

Google Cloud Natural Language API

Semantria

Codeium.vim

GAannotations

NeuronBlocks

Tisane Labs

Label Sleuth

Nuance Transcend

Nuance SpeechMagic

Nuance RadWhere