जानें कि कैसे TensorFlow वास्तविक, दैनिक मशीन सीखने की समस्याओं को हल करता है

Airbnb इंजीनियरिंग और डेटा साइंस टीम छवियों को वर्गीकृत करने और बड़े पैमाने पर वस्तुओं का पता लगाने के लिए TensorFlow का उपयोग करके मशीन लर्निंग को लागू करती है, जिससे अतिथि अनुभव को बेहतर बनाने में मदद मिलती है।

एमएल शहरी नियोजन के लिए पृथ्वी की सतह में परिवर्तनों की निगरानी, ​​​​गैरकानूनी निर्माण और मानचित्रण क्षति और प्राकृतिक आपदाओं के कारण होने वाले परिदृश्य परिवर्तनों से लड़ने में मदद करता है।

एंड्रॉइड न्यूरल नेटवर्क एपीआई (एनएनएपीआई) के लिए आर्म एनएन एक हार्डवेयर एब्स्ट्रेक्शन लेयर (एचएएल) प्रदान करता है जो आर्म माली जीपीयू को लक्षित करता है और टेंसरफ्लो लाइट जैसे मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क में 4x से अधिक प्रदर्शन को बढ़ावा देता है।

Carousell Google Cloud ML पर TensorFlow का उपयोग करके गहरी छवि और प्राकृतिक भाषा समझ के साथ मशीन लर्निंग मॉडल बनाता है। छवि पहचान के साथ सरलीकृत पोस्टिंग अनुभव से विक्रेताओं को लाभ होता है, और खरीदार अनुशंसाओं और छवि खोज के माध्यम से अधिक प्रासंगिक लिस्टिंग की खोज करते हैं।

डीप लर्निंग के लिए सीईवीए के न्यूप्रो और सीईवीए-एक्सएम एआई प्रोसेसर और किनारे पर एआई अनुमान स्वचालित रूप से सीईवीए सीडीएनएन कंपाइलर का उपयोग करके रीयल-टाइम एम्बेडेड डिवाइस में उपयोग के लिए टेंसरफ्लो प्रशिक्षित नेटवर्क को परिवर्तित करते हैं।

चाइना मोबाइल ने TensorFlow का उपयोग करके एक गहन शिक्षण प्रणाली बनाई है जो स्वचालित रूप से कटओवर टाइम विंडो की भविष्यवाणी कर सकती है, ऑपरेशन लॉग को सत्यापित कर सकती है और नेटवर्क विसंगतियों का पता लगा सकती है। इसने पहले ही दुनिया के सबसे बड़े लाखों IoT HSS नंबरों के स्थानांतरण का सफलतापूर्वक समर्थन किया है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति और TensorFlow की परिपक्वता ने कोका-कोला कंपनी को अपने वफादारी कार्यक्रम के लिए लंबे समय से मांग की घर्षण रहित प्रूफ-ऑफ-परचेज क्षमता हासिल करने में सक्षम बनाया।

TensorFlow का उपयोग करते हुए, GE हेल्थकेयर गति और विश्वसनीयता में सुधार करने में मदद करने के लिए मस्तिष्क चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (MRI) परीक्षा के दौरान विशिष्ट शरीर रचना की पहचान करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित कर रहा है।

Google नई खोजों में शोधकर्ताओं की सहायता करने के लिए, और यहां तक ​​कि मानवीय और पर्यावरणीय चुनौतियों में प्रगति करने के लिए, खोज, जीमेल और अनुवाद जैसे उत्पादों में एमएल कार्यान्वयन को सशक्त बनाने के लिए TensorFlow का उपयोग करता है।

InSpace, TensorFlow.js का उपयोग ज़हरीली टिप्पणियों का पता लगाने के लिए करता है, इससे पहले कि वे ब्राउज़र में सभी अनुमान क्लाइंट पक्ष को निष्पादित करके, वर्गीकरण के लिए किसी तृतीय-पक्ष सर्वर को टेक्स्ट भेजने की आवश्यकता को हटाकर, भेज भी दें।

Google के साथ Intel की साझेदारी के परिणामस्वरूप विभिन्न मॉडलों में 2.8x तक का अनुमान प्रदर्शन सुधार हुआ है, जिससे Intel प्लेटफ़ॉर्म पर TensorFlow चलाने वाले ग्राहकों की एक विस्तृत श्रृंखला को लाभ हुआ है।

काकाओ मोबिलिटी राइड-हेलिंग अनुरोधों को पूरा करने के लिए ड्राइवरों को भेजे जाने पर यात्रा पूर्ण दरों की संभावना की भविष्यवाणी करने के लिए टेंसरफ्लो और टेंसरफ्लो सर्विंग का उपयोग करती है।

Lenovo LiCO प्लेटफॉर्म AI प्रशिक्षण और पारंपरिक उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग को तेज करता है, और TensorFlow एकीकरण और अनुकूलन के साथ गहन शिक्षण प्रशिक्षण का अनुकूलन करता है। LiCO विभिन्न अंतर्निहित TensorFlow मॉडल प्रदान करता है और इन मॉडलों के अनुकूलित वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करता है।

Liulishuo एल्गोरिथम टीम ने पहली बार 2016 की शुरुआत में TensorFlow को अपने आंतरिक मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट में लागू किया। इस उपयोग में आसान मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क ने टीम को अंग्रेजी सिखाने के लिए एक एप्लिकेशन बनाने में मदद की।

ModiFace प्रमुख चेहरे की विशेषताओं की पहचान करने और उन्हें WebGL शेडर्स के साथ संयोजित करने के लिए TensorFlow.js FaceMesh मॉडल का लाभ उठाता है, जिससे उपयोगकर्ता गोपनीयता बनाए रखते हुए L'Oreal ब्रांड उत्पादों के लिए मेकअप पर डिजिटल रूप से प्रयास कर सकते हैं। लाइव अनुभव पूरी तरह से ब्राउज़र में चलता है, इसलिए किसी भी उपयोगकर्ता डेटा को कभी भी प्रसंस्करण के लिए सर्वर पर नहीं भेजा जाता है।

TensorFlow NAVER शॉपिंग का उपयोग उत्पादों को व्यवस्थित रूप से व्यवस्थित करने और उपयोगकर्ताओं के लिए आसान खोज की अनुमति देने के लिए लगभग 5,000 श्रेणियों में एक दिन में 20 मिलियन से अधिक नए पंजीकृत उत्पादों से स्वचालित रूप से मेल खाता है।

NERSC और NVIDIA एक वैज्ञानिक गहन शिक्षण अनुप्रयोग को 27,000+ Nvidia V100 Tensor Core GPUs तक बढ़ाने में सफल रहे, इस प्रक्रिया में ExaFLOP बाधा को तोड़ते हुए।

ओपनएक्स टीएफएक्स और गूगल क्लाउड प्लेटफॉर्म को अपने विज्ञापन एक्सचेंज में एकीकृत करता है ताकि हर सेकंड एक मिलियन से अधिक अनुरोधों को संसाधित किया जा सके और 15 मिलीसेकंड से कम समय में प्रतिक्रियाएं दी जा सकें।

TensorFlow, डीप ट्रांसफर लर्निंग और जनरेटिव मॉडलिंग का उपयोग करते हुए, पेपाल पहचान में बढ़ी हुई सटीकता के माध्यम से वैध उपयोगकर्ताओं के अनुभव में सुधार करते हुए धोखाधड़ी गिरावट सटीकता को बढ़ाने के लिए जटिल अस्थायी रूप से भिन्न धोखाधड़ी पैटर्न को पहचानने में सक्षम है।

क्वालकॉम स्नैपड्रैगन मोबाइल प्लेटफॉर्म पर और IoT, कंप्यूट, XR और ऑटोमोटिव के लिए डिज़ाइन किए गए चिपसेट पोर्टफोलियो में TensorFlow और TensorFlow लाइट मॉडल को अनुकूलित और तेज करता है।

TensorFlow का उपयोग करके रेटिना OCT छवियों पर रोग वर्गीकरण और विभाजन किया गया। तीन रोग प्रकारों को या तो कोरॉइडल नवविश्लेषण, कांच के मौसा या मधुमेह रेटिना एडिमा के रूप में वर्गीकृत किया गया था। विभाजन के बाद, सिनोवेशन वेंचर्स ने इमेजिंग में संदिग्ध घावों की सीमा प्रदान की।

Spotify अपने ML सिस्टम के लिए Paved Road में TFX और Kubeflow पाइपलाइनों का लाभ उठाता है, जो उत्पादों और कॉन्फिगरेशन का एक सेट-टू-एंड मशीन लर्निंग सॉल्यूशन तैनात करने के लिए है, जो कि उनकी ML यात्रा पर शुरू होने वाली टीमों पर लक्षित है।

स्विसकॉम टेक्स्ट को वर्गीकृत करने और अपने ग्राहकों की पूछताछ प्राप्त करने के इरादे को निर्धारित करने के लिए गहराई से अनुकूलित मशीन लर्निंग मॉडल के लिए TensorFlow की क्षमता का लाभ उठाता है।

प्रोसेसर एसडीके TensorFlow लाइट मॉडल का अनुकूलन करता है, सामान्य कंप्यूट आर्म® कोर से CNN/DNN निष्कर्ष को उद्देश्य से निर्मित हार्डवेयर एक्सेलेरेटर में उतारता है, जो मशीन विजन, रोबोटिक्स, ऑटोमोटिव ADAS और कई अन्य अनुप्रयोगों में मशीन सीखने की क्षमताओं को बढ़ाता है।

ट्विटर ने TensorFlow का उपयोग अपनी "रैंक टाइमलाइन" बनाने के लिए किया, जिससे उपयोगकर्ताओं को यह सुनिश्चित करने की अनुमति मिली कि वे अपने सबसे महत्वपूर्ण ट्वीट्स को याद नहीं करते हैं, भले ही वे हजारों उपयोगकर्ताओं का अनुसरण करते हों।

VSCO ने "इस फ़ोटो के लिए" सुविधा विकसित करने के लिए TensorFlow Lite का उपयोग किया, जो डिवाइस पर मशीन लर्निंग का उपयोग यह पहचानने के लिए करता है कि कोई व्यक्ति किस प्रकार की फ़ोटो संपादित कर रहा है और फिर एक क्यूरेटेड सूची से प्रासंगिक प्रीसेट का सुझाव देता है।

WPS Office कई व्यावसायिक परिदृश्यों को लागू करता है, जैसे कि ऑन-डिवाइस छवि पहचान और TensorFlow पर आधारित छवि OCR।