जानें कि कैसे TensorFlow वास्तविक, दैनिक मशीन सीखने की समस्याओं को हल करता है
अन्वेषण करें कि विभिन्न प्रकार के उद्योगों की विभिन्न कंपनियां अपनी सबसे बड़ी समस्याओं को हल करने के लिए एमएल को कैसे लागू करती हैं। स्वास्थ्य सेवा से लेकर सोशल नेटवर्क और यहां तक कि ई-कॉमर्स तक, एमएल को आपके उद्योग और कंपनी में एकीकृत किया जा सकता है।
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एयरबस अपने उपग्रह चित्रों से जानकारी निकालने और ग्राहकों को मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए TensorFlow का उपयोग करता हैएमएल शहरी नियोजन के लिए पृथ्वी की सतह में परिवर्तनों की निगरानी, गैरकानूनी निर्माण और मानचित्रण क्षति और प्राकृतिक आपदाओं के कारण होने वाले परिदृश्य परिवर्तनों से लड़ने में मदद करता है।
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काकाओ राइड-हेलिंग अनुरोधों की पूर्णता दर की भविष्यवाणी करने के लिए TensorFlow का उपयोग करता हैकाकाओ मोबिलिटी राइड-हेलिंग अनुरोधों को पूरा करने के लिए ड्राइवरों को भेजे जाने पर यात्रा पूर्ण दरों की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए टेंसरफ्लो और टेंसरफ्लो सर्विंग का उपयोग करती है।
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OpenX TFX का उपयोग करके उच्च मात्रा अनुरोधों के लिए ट्रैफ़िक को प्राथमिकता देता हैओपनएक्स टीएफएक्स और गूगल क्लाउड प्लेटफॉर्म को अपने विज्ञापन एक्सचेंज में एकीकृत करता है ताकि हर सेकंड एक मिलियन से अधिक अनुरोधों को संसाधित किया जा सके और 15 मिलीसेकंड से कम समय में प्रतिक्रियाएं दी जा सकें।
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Spotify TFX वाले उपयोगकर्ताओं के लिए अनुशंसाओं को वैयक्तिकृत करता हैSpotify अपने ML सिस्टम के लिए Paved Road में TFX और Kubeflow पाइपलाइनों का लाभ उठाता है, जो उत्पादों और कॉन्फिगरेशन का एक सेट-टू-एंड मशीन लर्निंग सॉल्यूशन तैनात करने के लिए है, जो कि उनकी ML यात्रा पर शुरू होने वाली टीमों पर लक्षित है।
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TensorFlow के साथ रैंकिंग ट्वीटट्विटर ने TensorFlow का उपयोग अपनी "रैंक टाइमलाइन" बनाने के लिए किया, जिससे उपयोगकर्ताओं को यह सुनिश्चित करने की अनुमति मिली कि वे अपने सबसे महत्वपूर्ण ट्वीट्स को याद नहीं करते हैं, भले ही वे हजारों उपयोगकर्ताओं का अनुसरण करते हों।