瞭解 TensorFlow 如何解決實際的日常機器學習問題

Explore how various companies from a wide variety of industries implement ML to solve their biggest problems. From healthcare to social networks and even ecommerce, ML can be integrated into your industry and company.

個案研究
Airbus 使用 TensorFlow 從衛星影像擷取資訊,並為客戶提供有價值的分析資訊

機器學習可協助監控地球表面的變化,有助於都市規劃、對抗違建,以及界定自然災害所造成的損害範圍與地貌變化。

Kakao 使用 TensorFlow 預測叫車服務的行程完成率

Kakao Mobility 使用 TensorFlow 和 TensorFlow Serving,在回應叫車服務而調度司機時,預測行程完成率。

OpenX 使用 TFX 針對大量廣告請求排定優先處理順序

OpenX 在自家廣告交易平台中整合了 TFX 和 Google Cloud Platform,每秒可處理超過 100 萬個廣告請求,並在不到 15 毫秒內就送出回應。

Spotify 使用 TFX 為使用者提供個人化建議

Spotify 在其「為機器學習鋪路」(Paved Road for ML) 系統中利用 TFX 和 Kubeflow 管線;這類系統是一組用來部署端對端機器學習解決方案的產品和設定,引導剛開始接觸機器學習的團隊,依循開發者的理念使用產品。

使用 TensorFlow 來排名 Tweet

Twitter 使用 TensorFlow 打造「排名時間軸」,使用者追蹤對象即使達數千之譜,也可確保不會錯過最重要的 Tweet。