Machine learning at scale VS CustomerIQ
Compare Machine learning at scale VS CustomerIQ, qual é a diferença entre Machine learning at scale e CustomerIQ?
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CustomerIQ is an AI platform to aggregate all your customer feedback, quantify customer needs, and accelerate revenue-driving workflows with AI.
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detalhes de Machine learning at scale
| Categorias | Newsletter, Modelos de Linguagem Grande (MLGs), Assistente de Código de IA, Documentação para Desenvolvedores de IA, Ferramentas de Desenvolvimento de AI, Explicação de Código |
| Site Machine learning at scale | https://machinelearningatscale.com |
| Hora Adicionada | Maio 22 2023 |
| Machine learning at scale Preços | -- |
detalhes de CustomerIQ
| Categorias | Assistente de Análise de AI, Assistente de Atendimento ao Cliente de IA, Assistente de CRM AI, Assistente de Avaliações de IA, Base de Conhecimento de IA |
| Site CustomerIQ | https://www.getcustomeriq.com |
| Hora Adicionada | Maio 04 2024 |
| CustomerIQ Preços | -- |
Comparação de uso
Como usar Machine learning at scale?
To access the content on Machine learning at scale, you can subscribe to their email newsletter. Once you subscribe, you will receive regular updates and gain access to members-only content. Simply click on the link provided in the confirmation email to complete your subscription. In addition, you can browse through their articles on the website, which cover a wide range of machine learning topics. The website is designed to provide insights and knowledge for individuals who are interested in understanding machine learning systems at scale.
Como usar CustomerIQ?
Get started for free by connecting integrations and following the start guide.
Compare os prós entre Machine learning at scale e CustomerIQ
Principais recursos de Machine learning at scale
- Email newsletter with members-only content
- In-depth articles on machine learning systems at scale
- Insights from top tech companies
- Topics include distributed training, feature stores, on-device models, robustness against adversarial examples, and more
Principais recursos de CustomerIQ
- Automated discovery and quantification of themes across customer feedback channels
- Actionable insights for product, support, and marketing teams
Comparar casos de uso
Casos de uso para Machine learning at scale
- Gaining insights into machine learning systems at a large scale
- Learning about distributed training frameworks
- Understanding the challenges and solutions of deploying on-device machine learning models
- Exploring techniques for robustness against adversarial examples
- Discovering different roles in the machine learning industry
- Staying updated with the latest trends and developments in machine learning
Casos de uso para CustomerIQ
- Powering Go-To-Market strategies
- Accelerating development with scoped project requirements
Tráfego de Machine learning at scale
Machine learning at scale é aquele com 11.8K visitas mensais e duração média de 00:00:05.visit. Machine learning at scale tem uma página por visita de 0.45 e uma taxa de rejeição de 59.19%.
Tráfego mais recente do website
| Visitas Mensais | 11.8K |
| Duração média da visita | 00:00:05 |
| Páginas por visita | 0.45 |
| Taxa de salto | 59.19% |
Tráfego de CustomerIQ
CustomerIQ é aquele com 14.9K visitas mensais e duração média de 00:00:10.visit. CustomerIQ tem uma página por visita de 0.21 e uma taxa de rejeição de 41.54%.
Tráfego mais recente do website
| Visitas Mensais | 14.9K |
| Duração média da visita | 00:00:10 |
| Páginas por visita | 0.21 |
| Taxa de salto | 41.54% |
Tráfego geográfico
Os principais 5 países/regiões para Machine learning at scale são:Turkey 6.31%, Colombia 6.22%, Russia 5.82%, Vietnam 5.66%, United States 5.52%
Top 5 Países/regiões
 | 6.31% |
 | 6.22% |
 | 5.82% |
 | 5.66% |
 | 5.52% |
Tráfego geográfico
Os principais 5 países/regiões para CustomerIQ são:United States 5.98%, Chile 5.88%, Vietnam 5.52%, Nigeria 5.03%, India 4.62%
Top 5 Países/regiões
| 5.98% |
 | 5.88% |
| 5.52% |
 | 5.03% |
 | 4.62% |
Fontes de tráfego do website
As 6 principais fontes de tráfego para Machine learning at scale são:Direto 47.82%, Social 40.68%, Pesquisa paga 11.50%, E-mail 0.00%, Pesquisa orgânica 0.00%, Display Ads 0.00%
Direto | 47.82% |
Social | 40.68% |
Pesquisa paga | 11.50% |
E-mail | 0.00% |
Pesquisa orgânica | 0.00% |
Display Ads | 0.00% |
Fontes de tráfego do website
As 6 principais fontes de tráfego para CustomerIQ são:Pesquisa paga 49.60%, Direto 36.56%, Pesquisa orgânica 8.23%, Social 5.61%, E-mail 0.00%, Display Ads 0.00%
Pesquisa paga | 49.60% |
Direto | 36.56% |
Pesquisa orgânica | 8.23% |
Social | 5.61% |
E-mail | 0.00% |
Display Ads | 0.00% |
Qual é melhor: Machine learning at scale ou CustomerIQ?
CustomerIQ pode ser um pouco mais popular do que Machine learning at scale. Como você pode ver, Machine learning at scale tem 11.8K visitas mensais, enquanto CustomerIQ tem 14.9K visitas mensais. Assim, mais pessoas escolhem CustomerIQ. Portanto, as chances são de que as pessoas recomendem CustomerIQ mais em plataformas sociais.
Machine learning at scale tem uma duração Avg.visit de 00:00:05, enquanto CustomerIQ tem uma duração Avg.visit de 00:00:10. Além disso, Machine learning at scale tem uma página por visita de 0.45 e uma taxa de rejeição de 59.19%. CustomerIQ tem uma página por visita de 0.21 e uma taxa de rejeição de 41.54%.
Os principais usuários de Machine learning at scale são Turkey, Colombia, Russia, Vietnam, United States, com a seguinte distribuição: 6.31%, 6.22%, 5.82%, 5.66%, 5.52%.
Os principais usuários de CustomerIQ são United States, Chile, Vietnam, Nigeria, India, com a seguinte distribuição: 5.98%, 5.88%, 5.52%, 5.03%, 4.62%.
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