Узнайте, как TensorFlow решает реальные повседневные задачи машинного обучения

Узнайте, как различные компании из самых разных отраслей внедряют машинное обучение для решения своих самых серьезных проблем. От здравоохранения до социальных сетей и даже электронной коммерции машинное обучение может быть интегрировано в вашу отрасль и компанию.

Тематические исследования
Airbnb улучшает качество обслуживания гостей, используя TensorFlow для классификации изображений и обнаружения объектов в масштабе.

Команда инженеров и специалистов по данным Airbnb применяет машинное обучение с помощью TensorFlow для классификации изображений и обнаружения объектов в масштабе, помогая улучшить качество обслуживания гостей.

Airbus использует TensorFlow для извлечения информации из своих спутниковых изображений и предоставления ценной информации клиентам.

ML помогает отслеживать изменения поверхности Земли для городского планирования, борьбы с незаконным строительством и картирования повреждений и изменений ландшафта, вызванных природными катастрофами.

Слой аппаратной абстракции Arm приводит к увеличению производительности TensorFlow Lite более чем в 4 раза.

Arm NN для Android Neural Networks API (NNAPI) предоставляет уровень аппаратной абстракции (HAL), который предназначен для графических процессоров Arm Mali и обеспечивает более чем 4-кратное повышение производительности для таких платформ машинного обучения, как TensorFlow Lite.

Carousell использует TensorFlow для улучшения взаимодействия с покупателем и продавцом.

Carousell создает модели машинного обучения с глубоким пониманием изображений и естественного языка, используя TensorFlow в Google Cloud ML. Продавцы получают выгоду от упрощенной публикации с распознаванием изображений, а покупатели находят более релевантные списки с помощью рекомендаций и поиска изображений.

CEVA преобразует сети, обученные TensorFlow, в свои процессоры глубокого обучения

Процессоры искусственного интеллекта CEVA NeuPro и CEVA-XM для глубокого обучения и вывода ИИ на периферии автоматически преобразуют сети, обученные TensorFlow, для использования во встроенных устройствах реального времени с помощью компилятора CEVA CDNN.

China Mobile использует TensorFlow для повышения успешности переключения сетевых элементов

China Mobile создала систему глубокого обучения с использованием TensorFlow, которая может автоматически прогнозировать временное окно переключения, проверять журналы операций и обнаруживать сетевые аномалии. Это уже успешно поддержало крупнейшее в мире перемещение сотен миллионов номеров IoT HSS.

TensorFlow обеспечивает мобильное подтверждение покупки в Coca-Cola

Достижения в области искусственного интеллекта и зрелость TensorFlow позволили компании Coca-Cola добиться долгожданного беспрепятственного подтверждения покупки для своей программы лояльности.

GE обучила нейронную сеть с помощью TensorFlow для определения анатомии на МРТ головного мозга.

Используя TensorFlow, GE Healthcare обучает нейронную сеть распознавать определенные анатомические структуры во время исследований с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ) головного мозга, чтобы повысить скорость и надежность.

Google создала TensorFlow, чтобы сделать машинное обучение доступным для всех

Google использует TensorFlow для поддержки реализации машинного обучения в таких продуктах, как Search, Gmail и Translate, чтобы помочь исследователям в новых открытиях и даже добиться прогресса в решении гуманитарных и экологических проблем.

InSpace использует TensorFlow.js для фильтрации токсичности в реальном времени в онлайн-чате

InSpace использует TensorFlow.js для обнаружения токсичных комментариев еще до их отправки, выполняя все выводы на стороне клиента в браузере, устраняя необходимость отправки текста на сторонний сервер для классификации.

Intel оптимизирует производительность логических выводов TensorFlow на масштабируемом процессоре Xeon®

Партнерство Intel с Google привело к повышению производительности логических выводов в 2,8 раза для разных моделей, что принесет пользу широкому кругу клиентов, использующих TensorFlow на платформах Intel.

Kakao использует TensorFlow для прогнозирования скорости выполнения запросов на такси.

Kakao Mobility использует TensorFlow и TensorFlow Serving для прогнозирования вероятности завершения поездки, когда водители направляются для выполнения запросов на вызов такси.

Lenovo Intelligent Computing Orchestration использует TensorFlow, чтобы ускорить интеллектуальную революцию

Платформа Lenovo LiCO ускоряет обучение ИИ и традиционные высокопроизводительные вычисления, а также оптимизирует обучение глубокому обучению за счет интеграции и оптимизации TensorFlow. LiCO предоставляет различные встроенные модели TensorFlow и поддерживает оптимизированное распределенное обучение этих моделей.

Liulishuo использует TensorFlow для обучения новым языкам

Команда алгоритма Liulishuo впервые применила TensorFlow к своему внутреннему проекту машинного обучения в начале 2016 года. Эта простая в использовании структура машинного обучения помогла команде создать приложение для обучения английскому языку.

Modiface использовал TensorFlow.js в производстве для примерки макияжа AR в браузере.

ModiFace использует модель FaceMesh TensorFlow.js для определения ключевых черт лица и объединения их с шейдерами WebGL, позволяя пользователям примерять косметику для продуктов бренда L'Oreal в цифровом виде, сохраняя при этом конфиденциальность. Живой опыт полностью работает в браузере, поэтому никакие пользовательские данные никогда не отправляются на сервер для обработки.

Автоматическая классификация категорий продуктов NAVER Shopping с использованием TensorFlow

Использование TensorFlow NAVER Shopping автоматически сопоставляет более 20 миллионов новых зарегистрированных продуктов в день примерно с 5000 категориями, чтобы систематизировать продукты и упростить поиск для пользователей.

NERSC масштабировала научное приложение DL до 27 000+ графических процессоров Nvidia V100 с тензорными ядрами с помощью TensorFlow.

NERSC и NVIDIA удалось масштабировать научное приложение для глубокого обучения на более чем 27 000 графических процессоров Nvidia V100 с тензорными ядрами, преодолев барьер ExaFLOP в процессе.

OpenX отдает приоритет трафику для запросов большого объема с использованием TFX

OpenX интегрирует TensorFlow Extended (TFX) и Google Cloud Platform в свою рекламную биржу, чтобы обрабатывать более миллиона запросов каждую секунду и обслуживать ответы менее чем за 15 миллисекунд.

PayPal использует TensorFlow, чтобы оставаться на переднем крае обнаружения мошенничества

Используя TensorFlow, глубокое обучение переносу и генеративное моделирование, PayPal смогла распознать сложные изменяющиеся во времени модели мошенничества, чтобы повысить точность отклонения от мошенничества, а также улучшить опыт законных пользователей за счет повышения точности идентификации.

Qualcomm ускоряет модели TensorFlow на мобильных платформах Snapdragon и других платформах

Qualcomm оптимизирует и ускоряет модели TensorFlow и TensorFlow Lite на мобильных платформах Snapdragon, а также в портфелях наборов микросхем, предназначенных для Интернета вещей, вычислений, XR и автомобилей.

Выявление заболеваний на ОКТ-изображениях сетчатки с помощью TensorFlow

Классификация и сегментация заболеваний выполнялись на ОКТ-изображениях сетчатки с использованием TensorFlow. Три типа заболевания были классифицированы как хориоидальная неоваскуляризация, бородавки стекловидного тела или диабетический отек сетчатки. После сегментации Sinovation Ventures предоставила границы предполагаемых поражений на изображении.

Spotify персонализирует рекомендации для пользователей с помощью TFX

Spotify использует конвейеры TFX и Kubeflow в своих системах Paved Road for ML — тщательно продуманном наборе продуктов и конфигураций для развертывания комплексного решения для машинного обучения, ориентированного на команды, начинающие свой путь в области машинного обучения.

Swisscom оптимизирует операции поддержки клиентов с помощью специально созданной модели TensorFlow

Swisscom использует возможности TensorFlow для глубоко настраиваемых моделей машинного обучения для классификации текста и определения намерений своих клиентов при получении их запросов.

Пакет SDK для процессоров Texas Instruments интегрирует TensorFlow Lite для получения логических выводов с помощью машинного обучения на периферии.

Пакет SDK для процессоров оптимизирует модели TensorFlow Lite, перенося вывод CNN/DNN с обычных вычислительных ядер Arm® на специально созданные аппаратные ускорители, что расширяет возможности машинного обучения в машинном зрении, робототехнике, автомобильных ADAS и многих других приложениях.

Ранжирование твитов с помощью TensorFlow

Twitter использовал TensorFlow для создания своей «ранжированной временной шкалы», позволяющей пользователям гарантировать, что они не пропустят свои самые важные твиты, даже если они подписаны на тысячи пользователей.

Предложения пресетов для изображений: сборка «Для этой фотографии» в VSCO

VSCO использовала TensorFlow Lite для разработки функции «Для этой фотографии», которая использует машинное обучение на устройстве, чтобы определить, какой тип фотографии кто-то редактирует, а затем предлагает соответствующие пресеты из тщательно подобранного списка.

WPS Office: интеллектуальный офис на базе TensorFlow

WPS Office реализует несколько бизнес-сценариев, таких как распознавание изображений на устройстве и оптическое распознавание изображений на основе TensorFlow.