Bedrijven die XGBoost gebruiken

Veelgestelde vragen

Wat is de bron van deze data?

Onze gegevens zijn afkomstig van vacatures die zijn verzameld van miljoenen bedrijven. We monitoren deze vacatures op bedrijfswebsites, vacaturebanken en andere wervingsplatforms. Het analyseren van vacatures biedt een betrouwbare methode om de technologieën te begrijpen die bedrijven gebruiken, inclusief hun gebruik van interne tools.

Hoe vaak worden de gegevens bijgewerkt?

Wij verversen onze gegevens dagelijks om ervoor te zorgen dat u toegang hebt tot de meest actuele informatie die beschikbaar is. Dit frequente actualisatieproces garandeert dat onze inzichten en intelligentie de laatste ontwikkelingen en trends binnen de industrie weerspiegelen.

Wat is XGBoost?

XGBoost, short for Extreme Gradient Boosting, is a powerful machine learning algorithm known for its efficiency and speed in dealing with structured data. Developed by Tianqi Chen in 2014, XGBoost has gained immense popularity for its ability to provide high performance on a variety of tasks, including classification, regression, and ranking problems. It is based on the concept of gradient boosting, where new models are trained to correct errors made by existing models.

In the category of Python Build Tools, XGBoost stands out as a versatile tool that is commonly used for building machine learning models. It is particularly popular in data science and analytics for its accuracy and speed, making it a preferred choice for professionals looking to optimize their predictive modeling tasks. With its efficient implementation and support for parallel processing, XGBoost has become a go-to solution for a wide range of applications in the field.

Having rapidly gained traction since its inception, XGBoost has established a significant presence in the machine learning community. It currently holds a substantial market share within the domain of gradient boosting algorithms, with many professionals and organizations leveraging its capabilities to enhance their data analysis workflows. As the demand for advanced analytics and predictive modeling continues to grow, XGBoost is expected to maintain its market position and potentially expand further due to its proven performance and widespread adoption.

Hoe krijg je een bijgewerkte lijst van bedrijven die XGBoost gebruiken?

Je kunt een bijgewerkte lijst van bedrijven die XGBoost gebruiken vinden door TheirStack.com te bezoeken. Ons platform biedt een uitgebreide database van bedrijven die verschillende technologieën en interne tools gebruiken.

Hoeveel klanten heeft XGBoost?

Vanaf nu hebben we gegevens over 2,460 bedrijven die XGBoost gebruiken.

Wie gebruikt XGBoost?

XGBoost wordt gebruikt door een divers scala aan organisaties in verschillende sectoren, waaronder "Financial Services", "Technology, Information And Internet", "Banking", "Software Development", "Software Development", "It Services And It Consulting", "Financial Services", "Insurance", "Financial Services", "Software Development". Voor een uitgebreide lijst van alle sectoren die XGBoost gebruiken, bezoek dan TheirStack.com.

Welke bedrijven gebruiken XGBoost?

Sommige van de bedrijven die XGBoost gebruiken, zijn onder andere Affirm, Cash App, JPMorgan Chase & Co, Yelp, Instacart, Nexient, Capital One, Clearcover, Afterpay, Snowflake en nog veel meer. Je kunt een complete lijst van 2,460 bedrijven die XGBoost gebruiken vinden op TheirStack.com.

In welke landen wordt XGBoost het meest gebruikt?

Gebaseerd op onze gegevens is XGBoost het populairst in Verenigde Staten (900 companies), Verenigd Koninkrijk (175 companies), Frankrijk (104 companies), India (70 companies), Duitsland (55 companies), Canada (54 companies), Spanje (44 companies), Brazilië (33 companies), Nederland (31 companies), Australië (25 companies). Het wordt echter door bedrijven over de hele wereld gebruikt.

Hoe vind je bedrijven die XGBoost gebruiken?

Je kunt bedrijven vinden die XGBoost gebruiken door ernaar te zoeken op TheirStack.com. We volgen vacatures van miljoenen bedrijven en gebruiken deze om te ontdekken welke technologieën en interne tools ze gebruiken.