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Erfahren Sie, wie TensorFlow echte, alltägliche Probleme des maschinellen Lernens löst

Erfahren Sie, wie verschiedene Unternehmen aus einer Vielzahl von Branchen ML implementieren, um ihre größten Probleme zu lösen. Von der Gesundheitsversorgung über soziale Netzwerke bis hin zum E-Commerce kann ML in Ihre Branche und Ihr Unternehmen integriert werden.

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Alle Fallstudien und Erwähnungen

Keine Fallstudien gefunden
Airbnb verbessert das Gästeerlebnis, indem TensorFlow verwendet wird, um Bilder zu klassifizieren und Objekte im Maßstab zu erkennen

Das Airbnb-Team für Technik und Datenwissenschaft wendet maschinelles Lernen mit TensorFlow an, um Bilder zu klassifizieren und Objekte in großem Maßstab zu erkennen und so das Kundenerlebnis zu verbessern.

Airbus verwendet TensorFlow, um Informationen aus ihren Satellitenbildern zu extrahieren und seinen Kunden wertvolle Erkenntnisse zu liefern

ML hilft bei der Überwachung von Änderungen der Erdoberfläche für die Stadtplanung, bei der Bekämpfung illegaler Bauarbeiten und bei der Kartierung von Schäden und Landschaftsveränderungen, die durch Naturkatastrophen verursacht wurden.

Die Hardware-Abstraktionsschicht von Arm führt zu einer mehr als vierfachen Leistungssteigerung von TensorFlow Lite

Die NNAPI (Arm NN für Android Neural Networks API) bietet eine Hardware Abstraction Layer (HAL), die auf GPUs von Arm Mali abzielt und zu mehr als einer vierfachen Leistungssteigerung für Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow Lite führt.

Carousell verwendet TensorFlow, um das Käufer- und Verkäufererlebnis zu verbessern

Carousell erstellt mithilfe von TensorFlow in Google Cloud ML Modelle für maschinelles Lernen mit tiefem Bild und natürlichem Sprachverständnis. Verkäufer profitieren von einem vereinfachten Posting-Erlebnis mit Bilderkennung, und Käufer entdecken relevantere Angebote durch Empfehlungen und Bildsuche.

CEVA konvertiert von TensorFlow geschulte Netzwerke in ihre Deep Learning-Prozessoren

Die NeuPro- und CEVA-XM-AI-Prozessoren von CEVA für Deep Learning und AI-Inferenz am Rande konvertieren automatisch TensorFlow-geschulte Netzwerke für die Verwendung in eingebetteten Echtzeitgeräten mithilfe des CEVA CDNN-Compilers.

China Mobile nutzt TensorFlow, um die Erfolgsrate von Netzwerkelement-Cutovers zu verbessern

China Mobile hat mit TensorFlow ein Deep-Learning-System erstellt, das automatisch das Zeitfenster für die Umstellung vorhersagen, Betriebsprotokolle überprüfen und Netzwerkanomalien erkennen kann. Dies hat bereits erfolgreich die weltweit größte Verlagerung von Hunderten von Millionen IoT-HSS-Nummern unterstützt.

Wie maschinelles Lernen mit TensorFlow den mobilen Kaufnachweis bei Coca-Cola ermöglichte

Fortschritte in der künstlichen Intelligenz und die Reife von TensorFlow ermöglichten es der Coca-Cola Company, endlich einen lang ersehnten reibungslosen Kaufnachweis zu erzielen.

GE trainierte ein neuronales Netzwerk mit TensorFlow, um die Anatomie auf MRTs des Gehirns zu identifizieren

Mit Tensorflow trainiert GE Healthcare ein neuronales Netzwerk, um die spezifische Anatomie während der MRT-Untersuchungen (Magnetresonanztomographie) des Gehirns zu identifizieren und so die Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern.

Google hat TensorFlow entwickelt, um allen Menschen maschinelles Lernen zu ermöglichen

Google verwendet TensorFlow, um ML-Implementierungen in Produkten wie Search, Gmail und Translate zu unterstützen, Forschern bei neuen Entdeckungen zu helfen und sogar Fortschritte bei humanitären und ökologischen Herausforderungen zu erzielen.

Intel hat sich mit Google zusammengetan, um die TensorFlow-Inferenzleistung für verschiedene Modelle zu optimieren.

Diese Arbeit hat zu einer bis zu 2,8-fachen Leistungsverbesserung geführt, die der TensorFlow-Community und einer Vielzahl von Kunden zugute kommt, die TensorFlow auf Intel-Plattformen verwenden

Kakao verwendet TensorFlow, um die Abschlussrate von Hagelanträgen vorherzusagen

Kakao Mobility verwendet TensorFlow & TensorFlow Serving, um die Wahrscheinlichkeit der Beendigung der Reise vorherzusagen, wenn wir Fahrer entsenden, um Fahranrufanforderungen zu erfüllen.

Lenovo Intelligent Computing Orchestration verwendet TensorFlow, um die intelligente Revolution zu beschleunigen

Die Lenovo LiCO-Plattform beschleunigt das KI-Training und das traditionelle Hochleistungsrechnen und optimiert das Deep-Learning-Training durch die Integration und Optimierung von TensorFlow. LiCO bietet verschiedene integrierte TensorFlow-Modelle und unterstützt ein optimiertes verteiltes Training dieser Modelle.

Liulishuo verwendet TensorFlow, um neue Sprachen zu unterrichten

Das Liulishuo-Algorithmus-Team hat TensorFlow Anfang 2016 erstmals auf sein internes Projekt für maschinelles Lernen angewendet. Dieses benutzerfreundliche Framework für maschinelles Lernen half dem Team, eine Anwendung für den Englischunterricht zu erstellen.

Automatische Klassifizierung von NAVER Shopping-Produktkategorien mit TensorFlow

Mit TensorFlow NAVER Shopping werden täglich über 20 Millionen neu registrierte Produkte automatisch in rund 5.000 Kategorien eingeteilt, um Produkte systematisch zu organisieren und die Suche nach Benutzern zu vereinfachen.

Wie NERSC eine wissenschaftliche DL-Anwendung mit TensorFlow auf über 27.000 Nvidia V100 Tensor Core-GPUs skalierte

NERSC und NVIDIA ist es gelungen, eine wissenschaftliche Deep Learning-Anwendung auf über 27.000 Nvidia V100 Tensor Core-GPUs zu skalieren und damit die ExaFLOP-Barriere zu durchbrechen.

PayPal verwendet TensorFlow, um auf dem neuesten Stand der Betrugserkennung zu bleiben

Mithilfe von TensorFlow, Deep Transfer Learning und generativer Modellierung konnte PayPal komplexe zeitlich variierende Betrugsmuster erkennen, um die Genauigkeit der Betrugsabnahme zu erhöhen und gleichzeitig die Erfahrung legitimer Benutzer durch eine präzisere Identifizierung zu verbessern.

Qualcomm beschleunigt TensorFlow-Modelle auf mobilen Snapdragon-Plattformen und darüber hinaus

Qualcomm optimiert und beschleunigt die Modelle TensorFlow und TensorFlow Lite auf mobilen Snapdragon-Plattformen sowie in Chipsatz-Portfolios für IoT, Computing, XR und Automotive.

Erkennung von Krankheiten auf OCT-Bildern der Netzhaut mit TensorFlow

Die Klassifizierung und Segmentierung der Krankheit wurde mit TensorFlow an OCT-Bildern der Netzhaut durchgeführt. Die drei Krankheitstypen wurden entweder als choroidale Neovaskularisation, Glaskörperwarzen oder diabetisches Netzhautödem klassifiziert. Nach der Segmentierung stellte Sinovation Ventures die Grenze der vermuteten Läsionen in der Bildgebung bereit.

Wie das maßgeschneiderte TensorFlow-Modell von Swisscom den Geschäftsbetrieb durch die Klassifizierung von Text verbesserte

Swisscom nutzt die Fähigkeit von TensorFlow, Modelle für maschinelles Lernen umfassend anzupassen, um Text zu klassifizieren und die Absicht ihrer Kunden beim Empfang ihrer Anrufe zu bestimmen.

Das Texas Instruments Processor SDK integriert TensorFlow Lite für maschinelles Lernen am Rande

Das Prozessor-SDK optimiert die TensorFlow Lite-Modelle und verlagert die CNN / DNN-Inferenz von allgemeinen Computer-Arm®-Kernen auf speziell entwickelte Hardwarebeschleuniger, wodurch die Funktionen für maschinelles Lernen in Bildverarbeitung, Robotik, ADAS für die Automobilindustrie und vielen anderen Anwendungen verbessert werden.

Ranking Tweets mit TensorFlow

Twitter verwendete TensorFlow, um seine "Ranglisten-Zeitleiste" zu erstellen, mit der Benutzer sicherstellen können, dass sie ihre wichtigsten Tweets nicht verpassen, selbst wenn sie Tausenden von Benutzern folgen.

Vorschlagen von Voreinstellungen für Bilder: Erstellen von „Für dieses Foto“ bei VSCO

VSCO hat TensorFlow Lite verwendet, um die Funktion „Für dieses Foto“ zu entwickeln, bei der mithilfe des maschinellen Lernens auf dem Gerät ermittelt wird, welche Art von Foto jemand bearbeitet, und anschließend relevante Voreinstellungen aus einer kuratierten Liste vorgeschlagen werden.

WPS Office: Ein intelligentes Büro, das auf TensorFlow basiert

WPS Office implementiert mehrere Geschäftsszenarien, z. B. Bilderkennung auf dem Gerät und Bild-OCR basierend auf TensorFlow.