プロダクト

MXNet

AIネイティブ

APACHE MXNET: A FLEXIBLE AND EFFICIENT LIBRARY FOR DEEP LEARNING

mxnet.io 出典non-standardAIモデル・エージェント / モデル学習・推論インフラ

AI競合評価
PC
モバイル
月間訪問数
<5K
2026年10月
公開された売上
非公開
公開収益の証明はまだありません
最低料金
無料
月額サブスク価格なし
開発者
Apache MXNet
@apachemxnet· 2,663 フォロワー
公開日
9年前
2017-08-08 · 推定

訪問

月間訪問数2026年10月 時点のデータ

マーケティング動向

公開・検索&コンテンツ・参照・プロモーション
Xアカウント@apachemxnet
  • Show HN (4 ポイント) でリリース公開

    Accurate image classification in 3 lines of code with AutoGluon — AutoGluon is an easy-to-use AutoML toolkit for deep learning that allows you to automatically leverage state-of-the-art techniques. Writin…

    2020年3月8日 · 6年前ローンチページ

  • Product Hunt でリリース公開

    A Flexible and Efficient Library for Deep Learning.

    2017年8月8日 · 9年前ローンチページ

第三者レビュー&事例分析

集客チャネル分析・エンジニア評価・OSS指標
Show HN
2020-03-08出典
開発者投稿の抜粋:
AutoGluon is an easy-to-use AutoML toolkit for deep learning that allows you to automatically leverage state-of-the-art techniques. Writing barely any code, we recently used AutoGluon to achieve around top 10% ranks in four Kaggle image classification competitions: https://medium.com/@zhanghang0704/image-classification-on-kaggle-using-autogluon-fc896e74d7e8

OSS&セルフホスト

GitHub · MCP / Skill
GitHubスター数
公開リポジトリ
フォーク数 (Forks)
—
ライセンス
non-standard
主要言語
Python

流入元

2026年10月

訪問構成

このサイトの流入チャネルおよび国別構成データはまだありません。

検索

ドメイン評価 (DR) —ドメイン登録 不明

このサイトの検索キーワードデータはまだありません。

トラフィックデータ:Vaneform

料金

料金ページが未特定か、公開価格が記載されていません。

ページ&変更履歴

2017-08-08 から記録開始

主要ページ

週次スナップショット
mxnet.apache.org/versions/1.9.1/ スナップショット 2026-11-09

変更

追跡開始以降、価格・プラン・位置づけの変更は検出されていません。

よくある質問と根拠データ

MXNetのウェブサイトの訪問数は?
Vaneformによる2026-10の推定訪問数は<5Kです。再訪問も含まれます。有料顧客数と売上はそれぞれの根拠で確認してください。出典
What is MXNet and what platforms does it support?
MXNet is catalogued under モデル学習・推論インフラ: APACHE MXNET: A FLEXIBLE AND EFFICIENT LIBRARY FOR DEEP LEARNING. Supported platforms: Webのみ.
Is MXNet open source?
MXNet has a public repository (https://github.com/awslabs/autogluon) under the non-standard license.出典

同じカテゴリのプロダクト

AIモデル・エージェント / モデル学習・推論インフラ

同じカテゴリに登録されているプロダクトです。代替として使えるかは、解決する課題、機能、導入条件を比べて判断してください。