Google se compromete a impulsar la igualdad racial para las comunidades afrodescendientes. Obtén información al respecto.

Aprende cómo hace TensorFlow para resolver problemas de aprendizaje automático reales y cotidianos

Explora cómo distintas empresas de una gran variedad de industrias diferentes implementan el AA para resolver sus problemas más importantes. En ámbitos como la salud, las redes sociales y hasta el comercio electrónico, el AA puede integrarse en tu industria y empresa.

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Todos los casos de éxito y las menciones

No se encontraron casos de éxito
Airbnb mejora la experiencia de los huéspedes mediante el uso de TensorFlow para clasificar las imágenes y detectar los objetos a gran escala

El equipo de ingeniería y de ciencia de datos de Airbnb aplica el aprendizaje automático con TensorFlow para clasificar imágenes y detectar objetos a gran escala, lo que ayuda a mejorar la experiencia de los huéspedes.

Airbus usa TensorFlow para extraer información de sus imágenes satelitales y brindarles estadísticas valiosas a sus clientes

El AA ayuda a supervisar los cambios en la superficie terrestre para el planeamiento urbano, la lucha contra la construcción ilegal, y el mapeo del daño y los cambios en el paisaje que provocan las catástrofes naturales.

La capa de abstracción de hardware de Arm lleva a una mejora de más de 4 veces en el rendimiento de TensorFlow Lite

Arm NN para la API de Neural Networks de Android (NNAPI) ofrece una capa de abstracción de hardware (HAL) orientada a las GPU Mali de Arm y lleva a una mejora de más de 4 veces en el rendimiento de los frameworks de aprendizaje automático, como TensorFlow Lite.

Carousell usa TensorFlow para mejorar la experiencia de los vendedores y compradores

Carousell compila modelos de aprendizaje automático con la comprensión profunda del lenguaje natural y de imágenes mediante TensorFlow en el AA de Google Cloud. Los vendedores se benefician de una experiencia simplificada de publicación con reconocimiento de imágenes, y los compradores descubren fichas más relevantes mediante recomendaciones y búsqueda de imágenes.

CEVA convierte las redes entrenadas de TensorFlow en sus procesadores de aprendizaje profundo

Los procesadores para el aprendizaje profundo y la inferencia de IA en el perímetro NeuPro y CEVA-XM de CEVA convierten automáticamente las redes entrenadas de TensorFlow para que se usen en dispositivos incorporados en tiempo real con el compilador CDNN de CEVA.

China Mobile usa TensorFlow para mejorar su tasa de éxito en la migración de sistemas de elementos de la red

China Mobile creó un sistema de aprendizaje profundo con TensorFlow. Este sistema puede predecir en forma automática el período de migración de sistemas, verificar registros de operaciones y detectar anomalías en la red. Esto posibilitó que se realizara con éxito la reubicación más grande del mundo de cientos de millones de números HSS de IoT.

Cómo hizo el aprendizaje automático con TensorFlow para lograr el reconocimiento de comprobantes de compra para dispositivos móviles en Coca-Cola

Los avances en la inteligencia artificial y la madurez de TensorFlow permitieron que la empresa Coca-Cola finalmente lograra desarrollar la capacidad de reconocer comprobantes de compra que hace mucho tiempo intentaba conseguir.

GE entrenó una red neuronal con TensorFlow para identificar la anatomía en resonancias magnéticas del cerebro

Con TensorFlow, GE Healthcare está entrenando una red neuronal para identificar anatomía específica durante los estudios realizados mediante resonancias magnéticas (MRI) del cerebro con el fin de mejorar la velocidad y la confiabilidad.

Google creó TensorFlow para que el aprendizaje automático esté al alcance de todos

Google usa TensorFlow para potenciar las implementaciones de AA en productos como Búsqueda, Gmail y Traductor, a fin de asistir a los investigadores en los nuevos descubrimientos e impulsar avances en los desafíos humanitarios y medioambientales.

Intel se asoció con Google para optimizar el rendimiento de la inferencia de TensorFlow en diferentes modelos.

Este trabajo logró que el rendimiento sea 2.8 veces mejor, lo que beneficia a la comunidad de TensorFlow y a una gran cantidad de clientes que usan TensorFlow en plataformas Intel

Kakao usa TensorFlow para predecir el porcentaje de respuesta de los viajes a pedido

Kakao Mobility usa TensorFlow y TensorFlow Serving para predecir la probabilidad del porcentaje de respuesta de viajes cuando enviamos a los conductores a realizar viajes a pedido.

Lenovo Intelligent Computing Orchestration usa TensorFlow para ayudar a acelerar la revolución inteligente

La plataforma Lenovo LiCO acelera el entrenamiento en IA y la computación de alto rendimiento tradicional, y, además, optimiza el entrenamiento en el aprendizaje profundo con la integración y la optimización de TensorFlow. LiCO cuenta con varios modelos de TensorFlow integrados y admite el entrenamiento distribuido optimizado de esos modelos.

Liulishuo usa TensorFlow para enseñar nuevos idiomas

El equipo de algoritmos de Liulishuo implementó TensorFlow por primera vez en su proyecto interno de aprendizaje automático a comienzos de 2016. Este framework de aprendizaje automático fácil de usar ayudó a que el equipo creara una aplicación para enseñar inglés.

Autoclasificación de las categorías de los productos de NAVER Shopping con TensorFlow

Con TensorFlow, NAVER Shopping vincula en forma automática más de 20 millones de productos recién registrados por día con alrededor de 5,000 categorías para organizar los productos de manera sistemática y permitir que la búsqueda sea más fácil para los usuarios.

Cómo logró NERSC escalar una aplicación científica de aprendizaje profundo a más de 27,000 GPU Nvidia V100 Tensor Core gracias a TensorFlow

NERSC y NVIDIA lograron escalar una aplicación científica de aprendizaje profundo a más de 27,000 GPU Nvidia V100 Tensor Core, con lo que superaron la barrera de ExaFLOP en el proceso.

PayPal usa TensorFlow para mantenerse a la vanguardia en lo que respecta a detección de fraudes

Con TensorFlow, el aprendizaje por transferencia profundo y el modelado generativo, PayPal logró reconocer patrones de fraudes complejos que varían temporalmente para aumentar la exactitud en el rechazo de los fraudes y, al mismo tiempo, mejorar la experiencia de los usuarios legítimos mediante el aumento de la precisión en la identificación.

Qualcomm acelera los modelos de TensorFlow en las plataformas para dispositivos móviles Snapdragon y muchas otras

Qualcomm optimiza y acelera los modelos de TensorFlow y TensorFlow Lite en las plataformas para dispositivos móviles Snapdragon, y en las carteras de chipsets que se dieseñaron para IoT, la informática, la realidad extendida y la industria automotriz.

Detectar enfermedades en imágenes por tomografía de coherencia óptica (OCT) de la retina con TensorFlow

Se clasificaron y segmentaron enfermedades a partir de imágenes por tomografía de coherencia óptica (OCT) de retina mediante TensorFlow. Los tres tipos de enfermedades se clasificaron como neovascularización coroidea, irregularidades en el humor vítreo o edema macular diabético. Luego de la segmentación, Sinovation Ventures definió las lesiones sospechadas que se encontraban en las imágenes.

De qué manera el modelo de TensorFlow hecho a medida de Swisscom mejoró las operaciones empresariales mediante la clasificación de texto

Swisscom aprovecha la capacidad de TensorFlow para personalizar en gran medida los modelos de aprendizaje automático a fin de clasificar texto y determinar el propósito de los clientes que realizan llamadas.

Processor SDK de Texas Instruments integra TensorFlow Lite para la inferencia de aprendizaje automático en el perímetro

Processor SDK optimiza los modelos de TensorFlow Lite, ya que descarga la inferencia CNN/DNN de los núcleos Arm® para cálculos generales a aceleradores de hardware para propósitos específicos, lo que mejora las capacidades de aprendizaje automático en la visión artificial, la robótica, los sistemas avanzados de asistencia al conductor y muchas otras aplicaciones.

Clasificación de los tuits con TensorFlow

Twitter usó TensorFlow para construir su "Línea de tiempo", que permite que los usuarios se aseguren de no perderse los tuits más importantes, incluso si siguen a miles de usuarios.

Sugerencias de ajustes predeterminados para imágenes: Compilación de "For This Photo" en VSCO

VSCO usó TensorFlow Lite para desarrollar la función "For This Photo", que emplea el aprendizaje automático en el dispositivo para identificar qué clase de foto se está editando y luego sugerir ajustes predeterminados relevantes de una lista seleccionada.

WPS Office: una oficina inteligente con tecnología de TensorFlow

WPS Office implementa múltiples situaciones empresariales, como el reconocimiento de imágenes en el dispositivo y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) en imágenes con tecnología de TensorFlow.