TensorFlow কিভাবে বাস্তব, দৈনন্দিন মেশিন লার্নিং সমস্যার সমাধান করে তা জানুন
অন্বেষণ করুন কিভাবে বিভিন্ন ধরণের শিল্প থেকে বিভিন্ন কোম্পানি তাদের সবচেয়ে বড় সমস্যা সমাধানের জন্য ML বাস্তবায়ন করে। স্বাস্থ্যসেবা থেকে সামাজিক নেটওয়ার্ক এবং এমনকি ইকমার্স পর্যন্ত, ML আপনার শিল্প এবং কোম্পানিতে একীভূত হতে পারে।
টিএফএক্স
Airbus তাদের স্যাটেলাইট ছবি থেকে তথ্য বের করতে এবং ক্লায়েন্টদের কাছে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে TensorFlow ব্যবহার করেML নগর পরিকল্পনা, অবৈধ নির্মাণ এবং ম্যাপিং ক্ষতি এবং প্রাকৃতিক বিপর্যয়ের কারণে সৃষ্ট ল্যান্ডস্কেপ পরিবর্তনের বিরুদ্ধে লড়াইয়ের জন্য পৃথিবীর পৃষ্ঠের পরিবর্তনগুলি পর্যবেক্ষণে সহায়তা করে।
টিএফএক্স
Kakao TensorFlow ব্যবহার করে রাইড-হেইলিং অনুরোধের সম্পূর্ণ হওয়ার হারের পূর্বাভাস দিতেকাকাও মোবিলিটি টেনসরফ্লো এবং টেনসরফ্লো সার্ভিং ব্যবহার করে যখন রাইড-হেলিং অনুরোধগুলি পূরণ করার জন্য ড্রাইভারদের পাঠানো হয় তখন ট্রিপ সম্পূর্ণ হওয়ার সম্ভাবনার পূর্বাভাস দিতে।
টিএফএক্স
OpenX TFX ব্যবহার করে উচ্চ ভলিউমের অনুরোধের জন্য ট্রাফিককে অগ্রাধিকার দেয়OpenX তাদের বিজ্ঞাপন বিনিময়ে TFX এবং Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্মকে একীভূত করে প্রতি সেকেন্ডে এক মিলিয়নেরও বেশি অনুরোধ প্রক্রিয়াকরণ করে এবং 15 মিলিসেকেন্ডের কম সময়ে প্রতিক্রিয়া প্রদান করে।
টিএফএক্স
Spotify TFX ব্যবহারকারীদের জন্য সুপারিশ ব্যক্তিগতকৃত করেSpotify ML সিস্টেমের জন্য তার পাকা রাস্তাতে TFX এবং Kubeflow পাইপলাইনগুলিকে লিভারেজ করে, তাদের ML যাত্রা শুরু করা দলগুলিকে লক্ষ্য করে একটি এন্ড-টু-এন্ড মেশিন লার্নিং সলিউশন স্থাপন করার জন্য পণ্য এবং কনফিগারেশনের একটি মতামতযুক্ত সেট।
টিএফএক্স
টেনসরফ্লো সহ টুইটগুলিকে র্যাঙ্ক করা৷টুইটার তাদের "র্যাঙ্কড টাইমলাইন" তৈরি করতে TensorFlow ব্যবহার করেছে, যাতে ব্যবহারকারীরা নিশ্চিত করতে পারে যে তারা হাজার হাজার ব্যবহারকারীকে অনুসরণ করলেও তারা তাদের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ টুইটগুলি মিস করবে না।