TensorFlow, la solution aux problèmes courants de machine learning
Découvrez comment des entreprises de secteurs très variés implémentent le ML comme solution à leurs principaux problèmes. De la santé aux réseaux sociaux en passant par l'e-commerce, le ML convient à tous les secteurs et à tout type d'entreprise.
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Airbus utilise TensorFlow pour extraire des informations de ses images satellite et fournir des informations précieuses à ses clients.Le machine learning facilite l'analyse de l'évolution de la surface de la Terre et aide ainsi à la planification urbaine, à lutter contre les constructions illégales, et à cartographier les dégâts et les modifications de terrain provoqués par des catastrophes naturelles.
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Kakao utilise TensorFlow pour prédire le taux d'achèvement pour les demandes de trajet effectuées par ses clientsKakao Mobility utilise TensorFlow et TensorFlow Serving pour prédire la probabilité du taux d'achèvement des trajets lorsque cette entreprise envoie des chauffeurs en réponse à des appels de clients.
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OpenX priorise le trafic pour les demandes à volume élevé avec TFX.OpenX intègre TFX et Google Cloud Platform dans sa place de marché pour traiter plus d'un million de requêtes par seconde et diffuser les réponses en moins de 15 millisecondes.
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Spotify fournit des recommandations personnalisées aux utilisateurs avec TFXSpotify intègre TFX et Kubeflow Pipelines dans ses systèmes Paved Road for ML, un ensemble de produits et de configurations permettant de déployer une solution de machine learning de bout en bout destinée aux équipes qui débutent dans le domaine du ML.
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Classer des tweets avec TensorFlowTwitter a utilisé TensorFlow pour créer son "fil d'actualité optimisé", qui permet aux utilisateurs d'avoir l'assurance de ne jamais manquer les tweets les plus importants, même s'ils sont abonnés à des milliers de comptes.