Help protect the Great Barrier Reef with TensorFlow on Kaggle Join Challenge

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。

Explore how various companies from a wide variety of industries implement ML to solve their biggest problems. From healthcare to social networks and even ecommerce, ML can be integrated into your industry and company.

事例紹介
TensorFlow で大量の画像を分類しオブジェクトを検出することでゲスト満足度を向上

Airbnb でエンジニアリングとデータ サイエンスを担当するチームは、大量の画像を分類しオブジェクトを検出するために TensorFlow を使った機械学習を導入した結果、ゲストの満足度を向上させることができました。

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。

Arm のハードウェア抽象化レイヤにより TensorFlow Lite の性能が 4 倍以上も向上

Android Neural Networks API(NNAPI)用 Arm NN が提供する Arm Mali GPU 向けハードウェア抽象化レイヤ(HAL)は、TensorFlow Lite のような機械学習フレームワークの性能を 4 倍以上向上させています。

購入者と販売者のエクスペリエンスを TensorFlow で改善

Carousell は、Google Cloud ML 上の TensorFlow を使用して、ディープ イメージと自然言語理解による機械学習モデルを構築しました。このモデルにより販売者は、画像認識機能を利用してこれまでより簡単に投稿できるようになりました。一方、購入者はおすすめ機能と画像検索機能により、的確な掲載情報を簡単に見つけられるようになりました。

TensorFlow でトレーニングしたネットワークを CEVA のディープ ラーニング プロセッサで実用化

CEVA’s NeuPro and CEVA-XM AI processors for Deep Learning and AI inferencing at the edge automatically convert TensorFlow trained networks for use in real-time embedded devices using the CEVA CDNN Compiler.

TensorFlow を使用してネットワーク エレメントのカットオーバー成功率を向上

China Mobile has created a deep learning system using TensorFlow that can automatically predict cutover time window, verify operation logs, and detect network anomalies. This has already successfully supported the world’s largest relocation of hundreds of millions IoT HSS numbers.

TensorFlow でモバイルでの購入証明を実現した Coca-Cola

人工知能の進歩と TensorFlow の発達により、Coca-Cola Company は、長年の課題だったポイント プログラム用の簡易的な購入証明機能を実現することができました。

MRI 画像で脳の構造を識別するニューラル ネットワークのトレーニングに TensorFlow を活用

GE Healthcare では TensorFlow を使用して、脳の MRI(磁気共鳴映像法)検査中に特定の構造を識別するためのニューラル ネットワークのトレーニングを行い、検査のスピードと信頼性を向上させています。

機械学習をすべての人に身近な存在にする、Google の TensorFlow

Google では、検索、Gmail、翻訳などの Google サービスに実装する機械学習の強化、新たな発見を目指す研究者の支援、さらには人道的課題や環境問題への対応の促進などの目的で、TensorFlow を活用しています。

オンライン チャットのリアルタイム有害フィルタに TensorFlow.js を使用する InSpace

InSpace では、TensorFlow.js を使用して有害なコメントが送信される前に検出しています。クライアントサイドのブラウザですべての推論を実行するため、テキストをサードパーティのサーバーに送信して分類する必要がありません。

Xeon® スケーラブル プロセッサ上での TensorFlow の推論性能を最適化する Intel

Intel と Google の提携により、さまざまなモデルの推論性能が最大で 2.8 倍向上し、Intel プラットフォームで TensorFlow を使用する幅広いお客様に貢献することができました。

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。

TensorFlow を使用して AI 革命を加速する Lenovo Intelligent Computing Orchestration(LiCO)

Lenovo LiCO プラットフォームは、AI のトレーニングと従来のハイ パフォーマンス コンピューティングを加速するとともに、TensorFlow の統合および最適化によりディープ ラーニングのトレーニングを最適化します。LiCO はさまざまな組み込み TensorFlow モデルを提供しており、最適な形でこれらのモデルの分散トレーニングを行うことができます。

外国語の学習に TensorFlow を活用

Liulishuo のアルゴリズム担当チームは、2016 年になって間もなく、社内の機械学習プロジェクトに TensorFlow を導入しました。この使いやすい機械学習フレームワークを活用して、英語学習のためのアプリケーションを開発しました。

本番環境で TensorFlow.js を活用し、ブラウザでメイクを試せる AR 機能を実現する Modiface

ModiFace leverages the TensorFlow.js FaceMesh model to identify key facial features and combine them with WebGL shaders, allowing users to digitally try on makeup for L’Oreal brand products while preserving privacy. The live experience runs entirely in the browser, so no user data is ever sent to a server for processing.

TensorFlow を使用した NAVER ショッピング商品カテゴリの自動分類

NAVER ショッピングでは、TensorFlow を使用して、1 日 2,000 万件以上新たに登録される商品を約 5,000 種類のカテゴリに自動的にマッチングさせて体系的に分類し、ユーザーが商品を簡単に検索できるようにしています。

TensorFlow を使用して、研究科学用の DL アプリケーションを 27,000 個以上の NVIDIA V100 Tensor コア GPU にスケーリングした NERSC

NERSC と NVIDIA は、研究科学用のディープ ラーニング アプリケーションを 27,000 個以上の NVIDIA V100 Tensor コア GPU にスケーリングすることに成功し、その過程で EFLOPS の壁を打ち破りました。

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、TensorFlow Extended(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。

TensorFlow を使用して最先端の不正検出を実現

PayPal では、TensorFlow、転移学習、生成モデルを使用して、一時的に変化する複雑な不正パターンを認識し、不正による不承認の精度を高めるとともに正当なユーザーの識別精度も向上させています。

Snapdragon モバイル プラットフォームなどで TensorFlow モデルを高速化

Qualcomm は、Snapdragon モバイル プラットフォーム、さらには IoT、コンピューティング、XR、自動車用に設計されたチップセット ポートフォリオ全体で、TensorFlow モデルおよび TensorFlow Lite モデルの最適化と高速化を実現しています。

網膜の OCT 画像上での疾患検出に TensorFlow を活用

TensorFlow を使用して、網膜の OCT 画像上での疾患の分類およびセグメンテーションが行われました。疾患は、脈絡膜血管新生、硝子体疣贅、糖尿病性網膜浮腫の 3 種類のいずれかに分類されました。セグメンテーションの実施後、Sinovation Ventures は画像上での境界病変の情報を提供しています。

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。

カスタム開発された TensorFlow モデルによりカスタマー サポート業務を最適化する Swisscom

Swisscom では、機械学習モデルを細かくカスタマイズできる TensorFlow の機能を活用してテキスト分類を行い、問い合わせをしてきた顧客の意図を判断するうえで役立てています。

Texas Instruments の Processor SDK が、エッジでの機械学習推論のために TensorFlow Lite を統合

Processor SDK は TensorFlow Lite モデルを最適化し、一般的なコンピューティング用 Arm® コアから専用のハードウェア アクセラレータに、CNN/DNN 推論をオフロードします。これにより、マシンビジョン、ロボット工学、自動車 ADAS などをはじめとする多くのアプリケーションで機械学習機能を向上できます。

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。

画像のプリセットを提案: 「For This Photo」機能を構築した VSCO

VSCO は、TensorFlow Lite を使用して「For This Photo」機能を開発しました。オンデバイスの機械学習により、編集中の写真の種類を特定し、厳選されたリストから適切なプリセットをおすすめします。

WPS Office: TensorFlow をベースにしたインテリジェントなオフィスソフト

WPS Office は、オンデバイスの画像認識や画像 OCR など、TensorFlow をベースにした複数のビジネス シナリオを実装しています。