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Scopri come TensorFlow risolve i problemi di machine learning reali e quotidiani

Scopri come varie aziende di un'ampia varietà di settori implementano il machine learning per risolvere i loro problemi più grandi. Dall'assistenza sanitaria ai social network e persino all'e-commerce , il ML può essere integrato nel tuo settore e nella tua azienda.

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Tutti i casi di studio e le menzioni

Nessun caso di studio trovato
Airbnb migliora l'esperienza degli ospiti utilizzando TensorFlow per classificare le immagini e rilevare oggetti su larga scala

Il team di ingegneria e scienza dei dati di Airbnb applica l'apprendimento automatico utilizzando TensorFlow per classificare le immagini e rilevare oggetti su larga scala, contribuendo a migliorare l'esperienza degli ospiti.

Airbus utilizza TensorFlow per estrarre informazioni dalle immagini satellitari e fornire preziose informazioni ai propri clienti

ML aiuta a monitorare le modifiche alla superficie terrestre per la pianificazione urbana, combattere la costruzione illegale e la mappatura dei danni e dei cambiamenti del paesaggio causati da catastrofi naturali.

Il livello di astrazione hardware di Arm porta a un aumento delle prestazioni di oltre 4 volte per TensorFlow Lite

Arm NN per Android Neural Networks API (NNAPI) fornisce un Hardware Abstraction Layer (HAL) che prende di mira le GPU Arm Mali e porta a un aumento delle prestazioni di oltre 4 volte per framework di machine learning come TensorFlow Lite.

Carousell utilizza TensorFlow per migliorare l'esperienza dell'acquirente e del venditore

Carousell crea modelli di machine learning con una profonda comprensione delle immagini e del linguaggio naturale utilizzando TensorFlow su Google Cloud ML. I venditori beneficiano di un'esperienza di pubblicazione semplificata con il riconoscimento delle immagini e gli acquirenti scoprono elenchi più pertinenti tramite consigli e ricerca di immagini.

CEVA converte le reti addestrate da TensorFlow nei loro processori Deep Learning

I processori NeuPro e CEVA-XM AI di CEVA per Deep Learning e inferencing AI at the edge convertono automaticamente le reti addestrate TensorFlow per l'utilizzo in dispositivi embedded in tempo reale utilizzando il compilatore CDNN CEVA.

China Mobile sta utilizzando TensorFlow per migliorare il tasso di successo dei tagli degli elementi di rete

China Mobile ha creato un sistema di deep learning utilizzando TensorFlow in grado di prevedere automaticamente la finestra temporale del cutover, verificare i registri delle operazioni e rilevare anomalie di rete. Questo ha già supportato con successo il più grande trasferimento al mondo di centinaia di milioni di numeri IoT HSS.

In che modo l'apprendimento automatico con TensorFlow ha consentito la prova di acquisto mobile in Coca-Cola

I progressi nell'intelligenza artificiale e la maturità di TensorFlow hanno consentito a Coca-Cola Company di ottenere finalmente una capacità di prova d'acquisto a lungo ricercata.

GE ha addestrato una rete neurale utilizzando TensorFlow per identificare l'anatomia sulla risonanza magnetica del cervello

Utilizzando Tensorflow, GE Healthcare sta addestrando una rete neurale per identificare l'anatomia specifica durante gli esami di risonanza magnetica (MRI) del cervello per migliorare la velocità e l'affidabilità.

Google ha creato TensorFlow per portare il machine learning a tutti

Google utilizza TensorFlow per potenziare le implementazioni ML in prodotti come Ricerca, Gmail e Traduttore, per aiutare i ricercatori in nuove scoperte e persino per forgiare progressi nelle sfide umanitarie e ambientali.

Intel ha collaborato con Google per ottimizzare le prestazioni di inferenza di TensorFlow su diversi modelli.

Questo lavoro ha portato a un miglioramento delle prestazioni fino a 2,8 volte a vantaggio della comunità TensorFlow e di un'ampia gamma di clienti che utilizzano TensorFlow su piattaforme Intel

Kakao utilizza TensorFlow per prevedere il tasso di completamento delle richieste di ride-hailing

Kakao Mobility utilizza TensorFlow e TensorFlow Serving per prevedere la probabilità del tasso di completamento del viaggio quando inviamo i conducenti per soddisfare le richieste di chiamata.

Lenovo Intelligent Computing Orchestration utilizza TensorFlow per accelerare la rivoluzione intelligente

La piattaforma Lenovo LiCO accelera la formazione AI e il tradizionale High Performance Computing e ottimizza la formazione di deep learning con l'integrazione e l'ottimizzazione di TensorFlow. LiCO fornisce vari modelli TensorFlow integrati e supporta l'addestramento distribuito ottimizzato di questi modelli.

Liulishuo utilizza TensorFlow per insegnare nuove lingue

Il team di algoritmi di Liulishuo ha applicato per la prima volta TensorFlow al suo progetto di machine learning interno all'inizio del 2016. Questo framework di machine learning di facile utilizzo ha aiutato il team a creare un'applicazione per insegnare l'inglese.

Classificazione automatica delle categorie di prodotti NAVER Shopping utilizzando TensorFlow

L'utilizzo di TensorFlow NAVER Shopping abbina automaticamente oltre 20 milioni di prodotti appena registrati al giorno a circa 5.000 categorie al fine di organizzare i prodotti in modo sistematico e consentire una ricerca più semplice per gli utenti.

In che modo NERSC ha ridimensionato un'applicazione DL scientifica a oltre 27.000 GPU Nvidia V100 Tensor Core utilizzando TensorFlow

NERSC e NVIDIA sono riusciti a scalare un'applicazione scientifica di Deep Learning a oltre 27.000 GPU Nvidia V100 Tensor Core, rompendo la barriera ExaFLOP nel processo.

PayPal sta utilizzando TensorFlow per rimanere all'avanguardia nel rilevamento delle frodi

Utilizzando TensorFlow, l'apprendimento profondo del trasferimento e la modellazione generativa, PayPal è stata in grado di riconoscere complessi modelli di frode variabili nel tempo per aumentare l'accuratezza del declino delle frodi, migliorando l'esperienza degli utenti legittimi attraverso una maggiore precisione nell'identificazione.

Qualcomm accelera i modelli TensorFlow su piattaforme mobili Snapdragon e oltre

Qualcomm ottimizza e accelera i modelli TensorFlow e TensorFlow Lite su piattaforme mobili Snapdragon e su portafogli di chipset progettati per IoT, elaborazione, XR e automotive.

Rilevamento della malattia sulle immagini OCT della retina con TensorFlow

La classificazione e la segmentazione della malattia sono state eseguite su immagini OCT retiniche utilizzando TensorFlow. I tre tipi di malattia sono stati classificati come neovascolarizzazione coroideale, verruche vitree o edema retinico diabetico. Dopo la segmentazione, Sinovation Ventures ha fornito il confine delle lesioni sospette nell'imaging.

In che modo il modello TensorFlow personalizzato di Swisscom ha migliorato le operazioni aziendali classificando il testo

Swisscom sfrutta la capacità di TensorFlow di personalizzare profondamente i modelli di apprendimento automatico per classificare il testo e determinare l'intento dei propri clienti quando ricevono le loro chiamate.

Texas Instruments Processor SDK integra TensorFlow Lite per l'inferenza di machine learning all'edge

Processor SDK ottimizza i modelli TensorFlow Lite, scaricando l'inferenza CNN / DNN dai core di calcolo generali Arm® agli acceleratori hardware appositamente progettati, che migliora le capacità di apprendimento automatico in visione artificiale, robotica, ADAS automobilistico e molte altre applicazioni.

Classifica dei tweet con TensorFlow

Twitter ha utilizzato TensorFlow per creare la propria "cronologia classificata", consentendo agli utenti di assicurarsi di non perdere i tweet più importanti anche se seguono migliaia di utenti.

Suggerimenti predefiniti per le immagini: creazione di "Per questa foto" in VSCO

VSCO ha utilizzato TensorFlow Lite per sviluppare la funzione "Per questa foto", che utilizza l'apprendimento automatico sul dispositivo per identificare il tipo di foto che qualcuno sta modificando e quindi suggerire le preimpostazioni pertinenti da un elenco curato.

WPS Office: un ufficio intelligente basato su TensorFlow

WPS Office implementa più scenari aziendali, come il riconoscimento delle immagini sul dispositivo e l'OCR delle immagini basato su TensorFlow.