KI-Tools für Ihren Beruf
Begrenzte BetaBeginnen Sie bei der Auswahl eines KI-Tools mit der gewünschten Aufgabe. usedby verbindet Berufsfelder und Aufgaben mit Tool-Kategorien und öffentlichen Beispielen zur Prüfung.
Ihr Beruf fehlt? Beschreiben Sie die gewünschte Aufgabe.
Modelle trainieren und bewerten
Diese Ergebnisse zeigen öffentliche Nutzung in dieser Kategorie. Sie belegen weder die Nutzung in Ihrem Beruf noch die Eignung für diese genaue Aufgabe. Ihre Anforderungen wurden nicht geprüft.
Kategorie, Branche und Unternehmensgröße
Die Größe beschreibt den Arbeitgeber. Sie belegt keinen Zugang für Selbstständige.
ML-Plattformen & Trainingsdaten
297 Unternehmen, 12 Tools
Zu diesen Zahlen
Die Zahlen betreffen auf usedby erfasste Unternehmen, keine Marktanteile. Alle vier Nachweisstufen zählen. Unbekannte Größen fehlen nur in größenbezogenen Ansichten. Ihre Anforderungen wurden nicht geprüft.
Unternehmen mit bekannter Größe: 63 %. In dieser Kategorie ausgeschlossene Anbieter: 1.
Weights & Biases
58 Unternehmen
36 bestätigt22 beobachtet
Das KI-Forschungsteam von Meta stellt in Weights & Biases Baseline-Lernkurven für die Experimente bereit, die das Open-Source-Framework MiniHack für Reinforcement Learning begleiten.
Originaltext
We also provide baseline learning curves in Weights & Biases for our experiments.
Meta · Quelle lesen 
H2O.ai
53 Unternehmen
37 bestätigt16 beobachtet
Tech Mahindra nutzt H2O Driverless AI, um vorherzusagen, ob ein Technikereinsatz (Truck Roll) beim Kunden vor Ort nötig ist.
Originaltext
Tech Mahindra uses H2O Driverless AI to predict whether a truck roll is needed at customer premises, delivering quick ROI through a three-step POC process.
Tech Mahindra · Quelle lesen 
Hugging Face
42 Unternehmen
4 bestätigt35 beobachtet3 Signale
Labelbox
29 Unternehmen
19 bestätigt10 beobachtet
Das Data-Science-Team von Intuitive Surgical nutzt Labelbox, um Operationsvideos Bild für Bild zu labeln, damit Instrumente erkannt und verfolgt werden können.
Originaltext
The team scaled signal throughput, lowered the overhead of gathering performance and quality metrics, and doubled the speed at which they deliver training signal for their multiple ML models.
Intuitive · Quelle lesen
