TensorFlow によって、機械学習の現場で日常的に発生する問題がどのように解決しているかご覧ください。

さまざまな業界の多くの企業が ML を導入することで、その企業が抱える最大の課題を解決しています。ヘルスケアからソーシャル ネットワークe コマースまで、ML はあらゆる業界、企業で導入できます。

事例紹介
TensorFlow を使って衛星画像からデータを抽出し、有益な分析情報をクライアントに提供

都市計画のための地表変化のモニタリング、違反建築の防止、自然災害による損傷と景観変化のマッピングなどに、機械学習が役立てられています。

TensorFlow を使用して配車リクエストの完了率を予測

Kakao Mobility では、TensorFlow と TensorFlow Serving を使用して、配車リクエストに対してドライバーを派遣する際の乗車完了率の予測を行っています。

TFX を使用して膨大なリクエストのトラフィックの優先順位付けを行う OpenX

OpenX は、TFX と Google Cloud Platform をアド エクスチェンジに統合することで、毎秒 100 万件を超えるリクエストを処理し、15 ミリ秒以内にレスポンスを提供しています。

TFX を使用してユーザー向けのおすすめ情報をカスタマイズする Spotify

Spotify は、ML システム用の Paved Road(独自のプロダクトと構成のセット)で TFX と Kubeflow パイプラインを活用して、ML を使用し始めたばかりのチームを対象としたエンドツーエンドの機械学習ソリューションをデプロイしています。

TensorFlow によるツイートのランク付け

Twitter は、TensorFlow を使用して「タイムラインのランク付け」機能を作成しました。これにより、何千人もフォローしているユーザーでも、自分にとって特に重要なツイートを見逃すということがなくなります。