जानें कैसे TensorFlow असली, रोजमर्रा की मशीन सीखने की समस्याओं को हल करता है
अन्वेषण करें कि विभिन्न प्रकार की उद्योगों की विभिन्न कंपनियां अपनी सबसे बड़ी समस्याओं को हल करने के लिए एमएल को कैसे लागू करती हैं। स्वास्थ्य सेवा से लेकर सामाजिक नेटवर्क और यहां तक कि ई-कॉमर्स , एमएल को आपके उद्योग और कंपनी में एकीकृत किया जा सकता है।
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सभी मामले का अध्ययन और उल्लेख
Airbnb इंजीनियरिंग और डेटा साइंस टीम ने अतिथि अनुभव को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए छवियों को वर्गीकृत करने और वस्तुओं का पता लगाने के लिए TensorFlow का उपयोग करके मशीन लर्निंग लागू किया है।
एमएल शहरी नियोजन के लिए पृथ्वी की सतह के परिवर्तनों की निगरानी करने, अवैध निर्माण से लड़ने और मानचित्रण क्षति और प्राकृतिक आपदाओं के कारण होने वाले परिदृश्य परिवर्तनों में मदद करता है।
एंड्रॉइड न्यूरल नेटवर्क्स एपीआई (एनएनएपीआई) के लिए आर्म एनएन एक हार्डवेयर एब्स्ट्रेक्शन लेयर (एचएएल) प्रदान करता है जो आर्म माली जीपीयू को लक्षित करता है और मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क जैसे टेन्सरफ्लो लाइट को 4x से अधिक प्रदर्शन को बढ़ावा देता है।
Google क्लाउड ML पर TensorFlow का उपयोग करके गहरी छवि और प्राकृतिक भाषा समझ के साथ हिंडोला मशीन लर्निंग मॉडल बनाता है। विक्रेताओं को छवि पहचान के साथ एक सरलीकृत पोस्टिंग अनुभव से लाभ होता है, और खरीदार सिफारिशों और छवि खोज के माध्यम से अधिक प्रासंगिक लिस्टिंग की खोज करते हैं।
सीईवीए के न्यूरो और सीईवी-एक्सएम-एआई प्रोसेसर जो डीप लर्निंग के लिए हैं और किनारे पर एआई अवरोह स्वचालित रूप से सीईएनवी सीडीएनएन कंपाइलर का उपयोग करके वास्तविक समय में एम्बेडेड उपकरणों में उपयोग के लिए टेन्सरफ्लो प्रशिक्षित नेटवर्क को परिवर्तित करते हैं।
चाइना मोबाइल ने TensorFlow का उपयोग करके एक गहरी सीखने की प्रणाली बनाई है जो स्वचालित रूप से कटओवर टाइम विंडो की भविष्यवाणी कर सकती है, ऑपरेशन लॉग को सत्यापित कर सकती है और नेटवर्क विसंगतियों का पता लगा सकती है। इसने पहले ही सैकड़ों करोड़ों IoT HSS नंबरों की दुनिया के सबसे बड़े स्थानांतरण का सफलतापूर्वक समर्थन किया है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता में उन्नति और TensorFlow की परिपक्वता ने कोका-कोला कंपनी को अंततः एक लंबे समय से मांग की गई घर्षण-रहित खरीद-क्षमता हासिल करने में सक्षम बनाया।
Tensorflow का उपयोग करते हुए, GE Healthcare मस्तिष्क चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (MRI) परीक्षा के दौरान विशिष्ट शारीरिक रचना की पहचान करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित कर रहा है ताकि गति और विश्वसनीयता में सुधार हो सके।
Google खोज, जीमेल, और अनुवाद जैसे उत्पादों में एमएल कार्यान्वयन को नई खोजों में शोधकर्ताओं की सहायता करने के लिए और यहां तक कि मानवीय और पर्यावरणीय चुनौतियों में आगे बढ़ने के लिए TensorFlow का उपयोग करता है।
इस कार्य के परिणामस्वरूप 2.8x प्रदर्शन में सुधार हुआ है जो कि TensorFlow समुदाय और Intel प्लेटफ़ॉर्म पर TensorFlow का उपयोग करने वाले ग्राहकों की एक विस्तृत श्रृंखला को लाभ देता है।
काकाओ मोबिलिटी TensorFlow & TensorFlow का उपयोग करते हुए यात्रा की पूर्णता दर की संभावना का अनुमान लगाने के लिए सेवा प्रदान करता है जब हम सवारी के अनुरोधों को पूरा करने के लिए ड्राइवरों को भेजते हैं।
Lenovo LiCO प्लेटफ़ॉर्म AI प्रशिक्षण और पारंपरिक उच्च प्रदर्शन कम्प्यूटिंग को तेज करता है, और TensorFlow एकीकरण और अनुकूलन के साथ गहन शिक्षण प्रशिक्षण का अनुकूलन करता है। LiCO विभिन्न अंतर्निहित TensorFlow मॉडल प्रदान करता है और इन मॉडलों के अनुकूलित वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करता है।
Liulishuo एल्गोरिथ्म टीम ने पहली बार 2016 की शुरुआत में अपने आंतरिक मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट में TensorFlow को लागू किया। इस आसान-से-उपयोग मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क ने टीम को अंग्रेजी सिखाने के लिए एक एप्लिकेशन बनाने में मदद की।
TensorFlow NAVER खरीदारी का उपयोग करके स्वचालित रूप से उत्पादों को व्यवस्थित करने और उपयोगकर्ताओं के लिए आसान खोज की अनुमति देने के लिए लगभग 5,000 श्रेणियों में 20 मिलियन नए पंजीकृत उत्पादों से स्वचालित रूप से मेल खाता है।
NERSC और NVIDIA 27,000+ Nvidia V100 Tensor Core GPUs के लिए एक वैज्ञानिक डीप लर्निंग एप्लिकेशन को बढ़ाने में सफल रहे, इस प्रक्रिया में ExaFLOP बाधा को तोड़ दिया।
TensorFlow, डीप ट्रांसफर लर्निंग और जेनेरिक मॉडलिंग का उपयोग करते हुए, पेपल पहचान में बढ़ी हुई परिशुद्धता के माध्यम से वैध उपयोगकर्ताओं के अनुभव में सुधार करते हुए धोखाधड़ी में गिरावट की सटीकता को बढ़ाने के लिए जटिल रूप से भिन्न धोखाधड़ी पैटर्न को पहचानने में सक्षम है।
क्वालकॉम स्नैपड्रैगन मोबाइल प्लेटफॉर्म पर TensorFlow और TensorFlow Lite मॉडल का अनुकूलन और गति बढ़ाता है, और IoT, कंप्यूट, XR और ऑटोमोटिव के लिए डिज़ाइन किए गए चिपसेट पोर्टफोलियो में।
रोग वर्गीकरण और विभाजन TensorFlow का उपयोग कर रेटिना OCT छवियों पर किया गया था। तीन रोग प्रकारों को या तो कोरॉइडल नवविश्लेषण, विट्रेस मौसा या मधुमेह रेटिना एडिमा के रूप में वर्गीकृत किया गया था। विभाजन के बाद, सिनोवेशन वेंचर्स ने इमेजिंग में संदिग्ध घावों की सीमा प्रदान की।
स्विसकॉम टेन्सरफ्लो की क्षमता का उपयोग करता है ताकि मशीन के मॉडल को टेक्स्ट को वर्गीकृत करने और अपने कॉल प्राप्त करने पर अपने ग्राहकों के इरादे को निर्धारित करने के लिए गहराई से अनुकूलित किया जा सके।
प्रोसेसर SDK TensorFlow Lite मॉडल का अनुकूलन करता है, जो सामान्य गणना आर्म® कोर से सीएनएन / डीएनएन इंफोर्समेंट को लोड करता है, जो उद्देश्य से निर्मित किए गए हार्डवेयर एक्सेलेरेटर, जो मशीन विजन, रोबोटिक्स, ऑटोमोटिव ADAS और कई अन्य एप्लिकेशन में मशीन लर्निंग क्षमताओं को बढ़ाता है।
Twitter ने TensorFlow का उपयोग अपनी "रैंक टाइमलाइन" बनाने के लिए किया, जिससे उपयोगकर्ताओं को यह सुनिश्चित करने की अनुमति मिलती है कि वे अपने सबसे महत्वपूर्ण ट्वीट को याद नहीं करते हैं, भले ही वे हजारों उपयोगकर्ताओं का अनुसरण करें।
वीएससीओ ने "इस फोटो के लिए" फीचर विकसित करने के लिए टेन्सरफ्लो लाइट का उपयोग किया, जो कि किसी व्यक्ति द्वारा किस प्रकार की तस्वीर को संपादित करने और फिर क्यूरेट सूची से प्रासंगिक प्रीसेट का सुझाव देने के लिए ऑन-डिवाइस मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।
WPS पोर्टल कई व्यावसायिक परिदृश्यों को लागू करता है, जैसे ऑन-डिवाइस छवि मान्यता और TensorFlow पर आधारित छवि OCR।