Tune in to the first Women in ML Symposium this Tuesday, October 19 at 9am PST Register now

Узнайте, как TensorFlow решает реальные повседневные проблемы машинного обучения

Узнайте, как различные компании из самых разных отраслей применяют машинное обучение для решения своих самых серьезных проблем. От медицинской помощи в социальных сетях и даже электронной коммерции , ML может быть интегрирована в вашей отрасли и компании.

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

Команда инженеров и специалистов Airbnb по обработке и анализу данных применяет машинное обучение с использованием TensorFlow для классификации изображений и обнаружения объектов в любом масштабе, помогая улучшить качество обслуживания гостей.

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

ML помогает отслеживать изменения на поверхности Земли для городского планирования, бороться с незаконным строительством и картографировать повреждения и изменения ландшафта, вызванные природными катастрофами.

Уровень 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 нацелен на графические процессоры Arm Mali и приводит к более чем 4-кратному увеличению производительности фреймворков машинного обучения, таких как TensorFlow Lite.

Carousell использует TensorFlow для улучшения взаимодействия с покупателем и продавцом.

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

CEVA преобразует обученные сети TensorFlow в свои процессоры глубокого обучения

ИИ-процессоры CEVA NeuPro и CEVA-XM для глубокого обучения и вывода ИИ на периферии автоматически преобразуют обученные сети 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 реализовать долгожданную возможность беспрепятственного подтверждения покупки для своей программы лояльности.

GE обучила нейронную сеть с помощью TensorFlow определять анатомию на МРТ головного мозга

Используя TensorFlow, GE Healthcare тренирует нейронную сеть для определения конкретной анатомии во время исследований магнитно-резонансной томографии (МРТ) мозга, чтобы повысить скорость и надежность.

Google создал TensorFlow, чтобы сделать машинное обучение доступным для всех

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

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

InSpace использует TensorFlow.js для обнаружения токсичных комментариев еще до того, как они будут отправлены, путем выполнения всех выводов на стороне клиента в браузере, устраняя необходимость отправлять текст на сторонний сервер для классификации.

Intel оптимизирует производительность вывода TensorFlow на процессоре Xeon® Scalable

Партнерство Intel с Google привело к увеличению производительности логического вывода до 2,8 раза для различных моделей, что принесло пользу широкому кругу клиентов, использующих TensorFlow на платформах Intel.

Kakao использует TensorFlow для прогнозирования скорости выполнения запросов на вызов водителя.

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

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 с помощью интеграции и оптимизации TensorFlow. LiCO предоставляет различные встроенные модели TensorFlow и поддерживает оптимизированное распределенное обучение этих моделей.

Люлишуо использует TensorFlow для обучения новым языкам

Команда алгоритмов Люлишуо впервые применила TensorFlow в своем проекте внутреннего 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 AR-макияжа в браузере

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

Автоматическая классификация категорий товаров NAVER Shopping с использованием TensorFlow

Использование TensorFlow NAVER Shopping автоматически сопоставляет более 20 миллионов вновь зарегистрированных продуктов в день примерно с 5 000 категориями, чтобы систематизировать продукты и упростить поиск пользователей.

NERSC масштабировал научное приложение DL до 27000+ графических процессоров Nvidia V100 с тензорными ядрами с помощью TensorFlow

NERSC и NVIDIA преуспели в масштабировании научного приложения глубокого обучения до 27000+ графических процессоров Nvidia V100 с тензорными ядрами, преодолев барьер ExaFLOP в процессе.

OpenX приоритизирует трафик для больших объемов запросов с помощью TFX

OpenX интегрирует TensorFlow Extended (TFX) и Google Cloud Platform в свой обмен рекламой, чтобы обрабатывать более миллиона запросов каждую секунду и предоставлять ответы менее чем за 15 миллисекунд.

PayPal использует TensorFlow, чтобы оставаться на переднем крае обнаружения мошенничества

Используя TensorFlow, глубокое обучение с передачей данных и генеративное моделирование, PayPal смог распознать сложные изменяющиеся во времени шаблоны мошенничества, чтобы повысить точность снижения уровня мошенничества, одновременно улучшив опыт законных пользователей за счет повышения точности идентификации.

Qualcomm ускоряет модели TensorFlow на мобильных платформах Snapdragon и не только

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

Обнаружение заболевания на ОКТ-изображениях сетчатки с помощью TensorFlow

Классификация заболеваний и сегментация проводились на изображениях ОКТ сетчатки с использованием TensorFlow. Три типа заболеваний 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 TFX

Spotify использует конвейеры TFX и Kubeflow в своих системах Paved Road для машинного обучения, самоуверенном наборе продуктов и конфигураций для развертывания комплексного решения машинного обучения, ориентированного на команды, начинающие свой путь к машинному обучению.

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.

SDK Texas Instruments Processor интегрирует TensorFlow Lite для машинного обучения на периферии

Processor SDK оптимизирует модели TensorFlow Lite, передавая вывод CNN / DNN из общих вычислительных ядер Arm® на специально разработанные аппаратные ускорители, что расширяет возможности машинного обучения в области машинного зрения, робототехники, автомобильных ADAS и многих других приложений.

Ранжирование твитов с помощью TensorFlow

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

Предложение предустановок для изображений: создание «Для этого фото» в VSCO

VSCO использовала TensorFlow Lite для разработки функции «Для этой фотографии», которая использует машинное обучение на устройстве для определения того, какую фотографию кто-то редактирует, а затем предлагает соответствующие предустановки из тщательно подобранного списка.

WPS Office: интеллектуальный офис на основе TensorFlow

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