了解 TensorFlow 如何解决实际的日常机器学习问题

了解来自各行各业的多家公司如何利用机器学习技术解决他们面临的最大问题。从医疗保健社交网络,甚至是电子商务,无论身处哪个行业,您都可以将机器学习集成到自己所在的行业和公司。

案例研究
空客公司使用 TensorFlow 从他们的卫星图像中提取信息,并为客户提供有价值的数据洞见

机器学习有助于监测地球表面的变化以进行城市规划,并且有助于打击违法建筑和测绘自然灾害造成的破坏和景观变化。

Kakao 使用 TensorFlow 预测叫车请求的完成率

Kakao Mobility 使用 TensorFlow 和 TensorFlow Serving 在为叫车请求派遣司机时预测行程完成率。

OpenX 使用 TFX 优先处理大量请求的流量

OpenX 在其广告交易平台中集成了 TFX 与 Google Cloud Platform,每秒可处理超过一百万个请求,并在 15 毫秒内做出响应。

Spotify 利用 TFX 为用户提供个性化的建议

Spotify 在其 Paved Road for ML 系统中使用了 TFX 和 Kubeflow 流水线。这些系统针对开始迈上机器学习之旅的团队,提供一套部署端到端机器学习解决方案的精选产品和配置。

使用 TensorFlow 对 Twitter 微博进行排名

Twitter 使用 TensorFlow 构建了“排名时间轴”,让用户能够确保自己不会错过最重要的 Twitter 微博,即使关注了成千上万的用户也没关系。