TensorFlow로 실제 일상의 머신러닝 문제를 해결하는 방법 알아보기

다양한 업계의 여러 기업에서 당면한 최대 문제를 해결하기 위해 어떻게 ML을 구현하고 있는지 알아보세요. 의료, 사회 연결망부터 전자상거래 분야까지, ML은 다양한 업종 및 기업에 통합할 수 있습니다.

우수사례
Airbus는 TensorFlow를 사용하여 위성 이미지에서 정보를 추출하고 고객에게 귀중한 정보를 제공합니다.

ML은 도시 계획을 위한 지표면 변화 모니터링, 불법 건축과의 싸움, 자연재해로 인한 피해와 경관 변화 매핑에 도움이 됩니다.

카카오는 TensorFlow를 사용하여 승차 요청의 완료율을 예측합니다

카카오모빌리티는 승차 요청을 이행하기 위해 운전자를 파견할 때 TensorFlow와 TensorFlow Serving을 사용하여 운행 완료율을 예측합니다.

TFX로 대량 요청 트래픽의 우선순위를 지정하는 OpenX

OpenX는 TFX와 Google Cloud Platform을 광고 거래소에 통합하여 초당 백만 건 이상의 요청을 처리하고 15밀리초 이내에 응답을 제공합니다.

TFX로 사용자를 위한 추천을 맞춤설정하는 Spotify

Spotify는 제품 및 구성의 독보적인 집합인 ML 시스템용 Paved Road에서 TFX 및 Kubeflow 파이프라인을 활용하여 ML 여정을 막 시작한 팀을 대상으로 엔드 투 엔드 머신러닝 솔루션을 배포합니다.

TensorFlow로 트윗 순위 지정

트위터는 TensorFlow를 사용하여, 수천 명을 팔로우하는 사용자도 중요한 최근 트윗을 놓치지 않도록 \'Ranked Timeline\'을 빌드했습니다.