بیاموزید که چگونه TensorFlow مشکلات واقعی و روزمره یادگیری ماشین را حل می کند

بررسی کنید که چگونه شرکت های مختلف از صنایع مختلف، ML را برای حل بزرگترین مشکلات خود پیاده سازی می کنند. از مراقبت های بهداشتی گرفته تا شبکه های اجتماعی و حتی تجارت الکترونیک ، ML می تواند در صنعت و شرکت شما ادغام شود.

مطالعات موردی
ایرباس از TensorFlow برای استخراج اطلاعات از تصاویر ماهواره‌ای خود و ارائه بینش‌های ارزشمند به مشتریان استفاده می‌کند

ML به نظارت بر تغییرات سطح زمین برای برنامه ریزی شهری، مبارزه با ساخت و سازهای غیرقانونی و نقشه برداری از آسیب ها و تغییرات منظر ناشی از بلایای طبیعی کمک می کند.

Kakao از TensorFlow برای پیش‌بینی میزان تکمیل درخواست‌های ride-hailing استفاده می‌کند

Kakao Mobility از TensorFlow و TensorFlow Serving برای پیش‌بینی احتمال نرخ‌های کامل سفر زمانی که رانندگان برای انجام درخواست‌های سواری اعزام می‌شوند، استفاده می‌کند.

OpenX ترافیک را برای درخواست های حجم بالا با استفاده از TFX اولویت بندی می کند

OpenX TFX و Google Cloud Platform را در تبادل تبلیغات خود ادغام می کند تا بیش از یک میلیون درخواست را در هر ثانیه پردازش کند و پاسخ ها را در کمتر از 15 میلی ثانیه ارائه دهد.

Spotify توصیه هایی را برای کاربران با TFX شخصی می کند

Spotify از خطوط لوله TFX و Kubeflow در جاده هموار خود برای سیستم‌های ML استفاده می‌کند، مجموعه‌ای از محصولات و پیکربندی‌ها برای استقرار یک راه‌حل یادگیری ماشینی سرتاسر که هدف آن تیم‌هایی است که سفرهای ML خود را شروع می‌کنند.

رتبه بندی توییت ها با TensorFlow

توییتر از TensorFlow برای ساخت «خط زمانی رتبه‌بندی‌شده» خود استفاده کرد و به کاربران این امکان را داد که مطمئن شوند مهم‌ترین توییت‌های خود را حتی اگر هزاران کاربر را دنبال می‌کنند، از دست ندهند.