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TensorFlow, la solution aux problèmes courants de machine learning

Découvrez comment des entreprises de secteurs très variés mettent en œuvre le ML comme solution à leurs principaux problèmes. De la santé aux réseaux sociaux en passant par l'e-commerce, le ML convient pour tous les secteurs et tout type d'entreprise.

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Études de cas et références

Aucune étude de cas trouvée
Airbnb améliore l'expérience client en utilisant TensorFlow pour classer les images et détecter les objets à grande échelle.

L'équipe d'ingénierie et de data scientists d'Airbnb utilise le machine learning avec TensorFlow pour effectuer de la classification d'images et de la détection d'objets à grande échelle, ce qui contribue à améliorer l'expérience de ses clients.

Airbus utilise TensorFlow pour extraire des informations de ses images satellites et fournir des informations précieuses à ses clients.

Le machine learning facilite l'analyse de l'évolution de la surface de la Terre à des fins de planification urbaine, de lutte contre les constructions illégales et de cartographie des dégâts et des modifications de terrain provoqués par des catastrophes naturelles.

La couche d'abstraction matérielle Arm multiplie par plus de quatre les performances de TensorFlow Lite.

L'API Arm NN pour les réseaux de neurones Android (NNAPI) fournit une couche d'abstraction matérielle (HAL) ciblant les GPU Arm Mali qui permet de multiplier par quatre ou plus les performances des frameworks de machine learning tels que TensorFlow Lite.

Carousell utilise TensorFlow pour améliorer l'expérience de l'acheteur et du vendeur

Carousell crée des modèles de machine learning capables d'une compréhension approfondie des images et du langage naturel avec TensorFlow sur la plate-forme Google Cloud. Les vendeurs bénéficient d'une expérience d'affichage simplifiée grâce à la reconnaissance d'image, et les acheteurs découvrent des annonces plus pertinentes grâce aux recommandations et à la recherche d'images.

CEVA convertit les réseaux entraînés avec TensorFlow en processeurs de deep learning

Les processeurs NeuPro et CEVA-XM AI de CEVA pour le deep learning et l'inférence AI en périphérie convertissent automatiquement les réseaux entraînés avec TensorFlow afin de permettre leur utilisation dans des appareils intégrés en temps réel à l'aide du compilateur CDNN de CEVA.

China Mobile utilise TensorFlow pour améliorer le taux de réussite dans le basculement de ses éléments réseaux.

China Mobile a utilisé TensorFlow pour créer un système de deep learning capable de prédire automatiquement des fenêtres horaires de basculement, de valider les journaux d'exploitation et de détecter des anomalies dans ses réseaux. Cela a déjà permis de mener à bien le plus grand transfert de numéros HSS pour l'IoT jamais réalisé (des centaines de millions).

Coca-Cola se dote d'une preuve d'achat mobile grâce à l'utilisation du machine learning avec TensorFlow

Grâce aux progrès de l'intelligence artificielle et au niveau de maturité atteint par TensorFlow, Coca-Cola est enfin en mesure de fournir des preuves d'achat de façon automatisée.

Le groupe GE a entraîné un réseau de neurones avec TensorFlow pour identifier l'anatomie du cerveau sur des IRM.

GE Healthcare utilise TensorFlow pour entraîner un réseau de neurones capable d'identifier des aspects anatomiques précis du cerveau afin de réduire la durée des examens IRM et d'en augmenter la fiabilité.

Google a créé TensorFlow pour rendre le machine learning accessible à tous

Google utilise TensorFlow pour exploiter le machine learning dans des produits tels que la recherche, Gmail et Google Traduction afin d'aider les chercheurs à faire de nouvelles découvertes, voire opérer des avancées dans les grands problèmes humanitaires et environnementaux actuels.

Intel s'est associé à Google pour optimiser les performances d'inférence de TensorFlow sur différents modèles.

Cette initiative a permis une amélioration des performances d'inférence par un facteur pouvant atteindre 2,8. Toute la communauté TensorFlow et un grand nombre d'utilisateurs utilisant TensorFlow sur des plates-formes Intel ont bénéficié de cette amélioration.

Kakao utilise TensorFlow pour prédire le taux d'achèvement pour les demandes de trajet effectuées par ses clients

Kakao Mobility utilise TensorFlow et TensorFlow Serving pour prédire la probabilité du taux d'achèvement des trajets lorsque cette entreprise envoie des chauffeurs en réponse à des appels de clients.

Lenovo Intelligent Computing Orchestration utilise TensorFlow pour accélérer l'avènement d'une nouvelle ère de l'intelligence artificielle

La plate-forme Lenovo LiCO accélère l'entraînement de systèmes d'IA et au calcul hautes performances traditionnel, et optimise l'entraînement de systèmes de deep learning grâce à l'intégration et à l'optimisation de TensorFlow. LiCO propose divers modèles TensorFlow intégrés et permet d'effectuer un entraînement distribué optimisé de ces modèles.

Liulishuo utilise TensorFlow pour enseigner de nouvelles langues

La première utilisation de TensorFlow par l'équipe responsable des algorithmes chez Liulishuo date de début 2016. Ce framework d'une grande simplicité d'application a aidé cette équipe à créer une application pour l'enseignement de l'anglais en interne.

Classification automatique de catégories de produits commerciaux NAVER avec TensorFlow

NAVER Shopping utilise TensorFlow pour associer plus de 20 millions de nouveaux produits par jour à environ 5 000 catégories de façon à organiser ces produits de façon systématique et à faciliter la recherche pour les utilisateurs.

NERSC exécute une application de deep learning sur plus de 27 000 GPU Tensor Core Nvidia V100 avec TensorFlow

NERSC et NVIDIA ont réussi à exécuter une application scientifique de deep learning à grande échelle sur plus de 27 000 GPU Tensor Core Nvidia V100. À cette occasion, la barrière de l'exaflop a été franchie.

PayPal utilise TensorFlow pour rester à la pointe de la détection de fraude

Grâce à TensorFlow, à un apprentissage par transfert approfondi et à l'utilisation de modèles génératifs, PayPal a réussi à identifier des caractéristiques d'activités frauduleuses récurrentes, à la fois complexes et variables dans le temps. Ceci a permis à l'entreprise de réduire le nombre de refus de transaction injustifiés tout en améliorant l'expérience des utilisateurs ordinaires du fait d'une précision d'identification accrue.

Qualcomm accélère les modèles TensorFlow sur les plates-formes mobiles Snapdragon et au-delà

Qualcomm optimise et accélère les modèles TensorFlow et TensorFlow Lite sur les plates-formes mobiles Snapdragon et sur différents appareils aux puces conçues pour l'IoT, le traitement de données, la réalité étendue (XR) et l'automobile.

Détecter des pathologies sur des images OCT de la rétine avec TensorFlow

Des classifications et des segmentations d'images OCT de rétines ont été réalisées avec TensorFlow. Les trois types de maladies ont été classés comme suit : néovascularisation choroïdienne, corps flottants vitréens, œdèmes maculaires dus à une rétinopathie diabétique. Après segmentation, Sinovation Ventures a identifié les limites correspondant aux pathologies recherchées dans les images.

Swisscom booste ses activités commerciales grâce à un modèle TensorFlow spécialement conçu pour la classification de texte

Swisscom exploite la capacité de TensorFlow à personnaliser en profondeur ses modèles de machine learning pour classifier des textes et identifier l'intention des clients qui contactent l'entreprise au téléphone.

Le SDK Processor de Texas Instruments intègre TensorFlow Lite pour l'inférence ML en périphérie

Le SDK Processor optimise les modèles TensorFlow Lite, en déchargeant les cœurs Arm® de calcul général de la phase d'inférence du réseau CNN/DNN pour la confier à des accélérateurs matériels dédiés, qui améliorent les capacités du machine learning pour la vision artificielle, la robotique, l'aide à la conduite automobile et bien d'autres applications.

Classer des tweets avec TensorFlow

Twitter a utilisé TensorFlow pour créer son "fil d'actualité optimisé", qui permet aux utilisateurs d'avoir l'assurance de ne jamais manquer les tweets les plus importants, même s'ils sont abonnés à des milliers de comptes.

Suggérer des préréglages pour des images : création de "Pour cette photo" par VSCO

VSCO a recouru à TensorFlow Lite pour développer sa fonctionnalité "Pour cette photo", qui utilise le machine learning sur l'appareil pour déterminer le type de photo en cours de retouche, puis suggérer l'option appropriée dans une sélection de préréglages disponibles.

WPS Office : une suite bureautique intelligente basée sur TensorFlow

WPS Office met en œuvre de nombreux scénarios d'entreprise, tels que la reconnaissance d'image sur appareil et la reconnaissance de caractères basées sur TensorFlow.