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Scopri come TensorFlow risolve i problemi di machine learning reali e quotidiani

Scopri come varie aziende di un'ampia varietà di settori implementano il machine learning per risolvere i loro problemi più grandi. Dalla sanità ai social network e persino e-commerce , ML può essere integrato nel vostro settore e la società.

Casi studio
Airbnb migliora l'esperienza degli ospiti utilizzando TensorFlow per classificare le immagini e rilevare oggetti su larga scala

Il team di ingegneria e data science di Airbnb applica l'apprendimento automatico utilizzando TensorFlow per classificare le immagini e rilevare oggetti su larga scala, contribuendo a migliorare l'esperienza degli ospiti.

Airbus utilizza TensorFlow per estrarre informazioni dalle immagini satellitari e fornire informazioni preziose ai clienti

ML aiuta a monitorare i cambiamenti della superficie terrestre per la pianificazione urbana, combattendo l'edilizia illegale e mappando i danni e i cambiamenti del paesaggio causati da catastrofi naturali.

Il livello di astrazione hardware di Arm porta a un aumento delle prestazioni di oltre 4 volte superiore a TensorFlow Lite

Arm NN per Android Neural Networks API (NNAPI) fornisce un Hardware Abstraction Layer (HAL) che si rivolge alle GPU Arm Mali e porta a un aumento delle prestazioni di oltre 4 volte superiore a framework di machine learning come TensorFlow Lite.

Carousell utilizza TensorFlow per migliorare l'esperienza dell'acquirente e del venditore

Carousell crea modelli di machine learning con immagini profonde e comprensione del linguaggio naturale utilizzando TensorFlow su Google Cloud ML. I venditori beneficiano di un'esperienza di pubblicazione semplificata con il riconoscimento delle immagini e gli acquirenti scoprono inserzioni più pertinenti attraverso consigli e ricerca di immagini.

CEVA converte le reti addestrate a TensorFlow nei propri processori di Deep Learning

I processori CEVA NeuPro e CEVA-XM AI per Deep Learning e inferenza AI nell'edge convertono automaticamente le reti addestrate TensorFlow per l'utilizzo in dispositivi embedded in tempo reale utilizzando il compilatore CDNN CEVA.

China Mobile utilizza TensorFlow per migliorare il tasso di successo dei cutover degli elementi di rete

China Mobile ha creato un sistema di deep learning utilizzando TensorFlow in grado di prevedere automaticamente la finestra temporale di cutover, verificare i registri delle operazioni e rilevare anomalie di rete. Questo ha già supportato con successo il più grande trasferimento al mondo di centinaia di milioni di numeri HSS IoT.

TensorFlow consente la prova d'acquisto mobile presso Coca-Cola

I progressi nell'intelligenza artificiale e la maturità di TensorFlow hanno permesso a Coca-Cola Company di ottenere una capacità di prova d'acquisto senza attriti a lungo cercata per il proprio programma di fidelizzazione.

GE ha addestrato una rete neurale utilizzando TensorFlow per identificare l'anatomia sulla risonanza magnetica del cervello

Utilizzando TensorFlow, GE Healthcare sta addestrando una rete neurale per identificare l'anatomia specifica durante gli esami di risonanza magnetica (MRI) del cervello per contribuire a migliorare la velocità e l'affidabilità.

Google ha creato TensorFlow per portare il machine learning a tutti

Google utilizza TensorFlow per potenziare le implementazioni ML in prodotti come Search, Gmail e Translate, per aiutare i ricercatori in nuove scoperte e persino per creare progressi nelle sfide umanitarie e ambientali.

InSpace utilizza TensorFlow.js per i filtri di tossicità in tempo reale nella chat online

InSpace utilizza TensorFlow.js per rilevare i commenti tossici prima ancora che vengano inviati eseguendo tutte le inferenze lato client nel browser, eliminando la necessità di inviare testo a un server di terze parti per la classificazione.

Intel ottimizza le prestazioni di inferenza TensorFlow sul processore scalabile Xeon®

La partnership di Intel con Google ha portato a un miglioramento delle prestazioni di inferenza fino a 2,8 volte su diversi modelli a vantaggio di un'ampia gamma di clienti che eseguono TensorFlow su piattaforme Intel.

Kakao utilizza TensorFlow per prevedere il tasso di completamento delle richieste di ride-hailing

Kakao Mobility utilizza TensorFlow e TensorFlow Serving per prevedere la probabilità di tariffe di viaggio completate quando i conducenti vengono inviati a soddisfare le richieste di chiamata.

Lenovo Intelligent Computing Orchestration utilizza TensorFlow per accelerare la rivoluzione intelligente

La piattaforma Lenovo LiCO accelera la formazione AI e il tradizionale High Performance Computing e ottimizza la formazione di deep learning con l'integrazione e l'ottimizzazione di TensorFlow. LiCO fornisce vari modelli TensorFlow integrati e supporta la formazione distribuita ottimizzata di questi modelli.

Liulishuo utilizza TensorFlow per aiutare a insegnare nuove lingue

Il team dell'algoritmo di Liulishuo ha applicato per la prima volta TensorFlow al suo progetto di apprendimento automatico interno all'inizio del 2016. Questo framework di apprendimento automatico di facile utilizzo ha aiutato il team a creare un'applicazione per insegnare l'inglese.

Modiface ha utilizzato TensorFlow.js in produzione per provare il trucco AR nel browser

ModiFace sfrutta il modello TensorFlow.js FaceMesh per identificare le caratteristiche principali del viso e combinarle con gli shader WebGL, consentendo agli utenti di provare digitalmente il trucco per i prodotti del marchio L'Oreal preservando la privacy. L'esperienza live viene eseguita interamente nel browser, quindi nessun dato utente viene mai inviato a un server per l'elaborazione.

Classificazione automatica delle categorie di prodotti NAVER Shopping utilizzando TensorFlow

Utilizzando TensorFlow NAVER Shopping abbina automaticamente oltre 20 milioni di nuovi prodotti registrati al giorno a circa 5.000 categorie al fine di organizzare i prodotti in modo sistematico e consentire una ricerca più semplice per gli utenti.

NERSC ha scalato un'applicazione DL scientifica su oltre 27.000 GPU Tensor Core Nvidia V100 utilizzando TensorFlow

NERSC e NVIDIA sono riusciti a scalare un'applicazione scientifica di deep learning su oltre 27.000 GPU Nvidia V100 Tensor Core, superando la barriera ExaFLOP nel processo.

OpenX dà la priorità al traffico per le richieste ad alto volume utilizzando TFX

OpenX integra TensorFlow Extended (TFX) e Google Cloud Platform nel loro scambio di annunci per elaborare più di un milione di richieste al secondo e fornire risposte in meno di 15 millisecondi.

PayPal utilizza TensorFlow per rimanere all'avanguardia nel rilevamento delle frodi

Utilizzando TensorFlow, deep transfer learning e modellazione generativa, PayPal è stata in grado di riconoscere modelli di frode complessi che variano temporalmente per aumentare l'accuratezza del rifiuto delle frodi, migliorando al contempo l'esperienza degli utenti legittimi attraverso una maggiore precisione nell'identificazione.

Qualcomm accelera i modelli TensorFlow su piattaforme mobili Snapdragon e oltre

Qualcomm ottimizza e accelera i modelli TensorFlow e TensorFlow Lite su piattaforme mobili Snapdragon e su portafogli di chipset progettati per IoT, elaborazione, XR e automotive.

Rilevamento di malattie su immagini OCT della retina con TensorFlow

La classificazione e la segmentazione della malattia sono state eseguite su immagini OCT retiniche utilizzando TensorFlow. I tre tipi di malattia sono stati classificati come neovascolarizzazione coroidale, verruche vitreali o edema retinico diabetico. Dopo la segmentazione, Sinovation Ventures ha fornito il confine delle lesioni sospette nell'imaging.

Spotify personalizza i consigli per gli utenti con TFX

Spotify sfrutta le pipeline TFX e Kubeflow nei suoi sistemi Paved Road for ML, un insieme di prodotti e configurazioni per implementare una soluzione di machine learning end-to-end mirata ai team che iniziano il loro percorso di ML.

Swisscom ottimizza le operazioni di assistenza clienti con un modello TensorFlow personalizzato

Swisscom sfrutta la capacità di TensorFlow di modelli di machine learning profondamente personalizzati per classificare il testo e determinare l'intento dei propri clienti dopo aver ricevuto le loro richieste.

Texas Instruments Processor SDK integra TensorFlow Lite per l'inferenza di machine learning ai margini

Processor SDK ottimizza i modelli TensorFlow Lite, scaricando l'inferenza CNN/DNN dai core di calcolo Arm® generici ad acceleratori hardware appositamente progettati, che migliorano le capacità di apprendimento automatico nella visione artificiale, nella robotica, negli ADAS automobilistici e in molte altre applicazioni.

Classifica dei tweet con TensorFlow

Twitter ha utilizzato TensorFlow per creare la propria "linea temporale classificata", consentendo agli utenti di assicurarsi di non perdere i propri tweet più importanti anche se seguono migliaia di utenti.

Suggerire i preset per le immagini: costruire "For This Photo" su VSCO

VSCO ha utilizzato TensorFlow Lite per sviluppare la funzione "For This Photo", che utilizza l'apprendimento automatico sul dispositivo per identificare il tipo di foto che qualcuno sta modificando e quindi suggerire preimpostazioni pertinenti da un elenco curato.

WPS Office: un ufficio intelligente basato su TensorFlow

WPS Office implementa più scenari aziendali, come il riconoscimento delle immagini sul dispositivo e l'OCR delle immagini basato su TensorFlow.