Tìm hiểu cách TensorFlow giải quyết các vấn đề thực tế về máy học hàng ngày
Khám phá cách các công ty khác nhau từ nhiều ngành khác nhau triển khai ML để giải quyết các vấn đề lớn nhất của họ. Từ chăm sóc sức khỏe đến mạng xã hội và thậm chí cả thương mại điện tử , ML có thể được tích hợp vào ngành và công ty của bạn.
TFX
Airbus sử dụng TensorFlow để trích xuất thông tin từ hình ảnh vệ tinh của họ và cung cấp thông tin chi tiết có giá trị cho khách hàngML giúp theo dõi những thay đổi trên bề mặt Trái đất để lập kế hoạch đô thị, chống lại việc xây dựng bất hợp pháp và lập bản đồ thiệt hại cũng như những thay đổi cảnh quan do thảm họa thiên nhiên gây ra.
TFX
Kakao sử dụng TensorFlow để dự đoán tỷ lệ hoàn thành các yêu cầu gọi xeKakao Mobility sử dụng TensorFlow và TensorFlow Serving để dự đoán xác suất tỷ lệ hoàn thành chuyến đi khi các tài xế được cử đi thực hiện các yêu cầu gọi xe.
TFX
OpenX ưu tiên lưu lượng cho các yêu cầu khối lượng lớn sử dụng TFXOpenX tích hợp TFX và Google Cloud Platform trong trao đổi quảng cáo của họ để xử lý hơn một triệu yêu cầu mỗi giây và phân phát phản hồi trong thời gian dưới 15 mili giây.
TFX
Spotify cá nhân hóa các đề xuất cho người dùng với TFXSpotify tận dụng các đường ống TFX và Kubeflow trong Hệ thống được lát đá dành cho ML, một tập hợp các sản phẩm và cấu hình được xác định để triển khai giải pháp học máy từ đầu đến cuối nhắm mục tiêu đến các nhóm bắt đầu trên hành trình ML của họ.
TFX
Xếp hạng các tweet với TensorFlowTwitter đã sử dụng TensorFlow để xây dựng "Dòng thời gian được xếp hạng", cho phép người dùng đảm bảo rằng họ không bỏ lỡ các tweet quan trọng nhất của mình ngay cả khi họ theo dõi hàng nghìn người dùng.