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。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。倍以上向上させています。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。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。コンパイラを使用して組み込みデバイスでリアルタイムに使用できるように自動で変換します。システムを開発しました。番号の再配置で成果をあげています。長年の課題だった簡易的な購入証明機能を実現することができました。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。コミュニティに貢献することができました。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。ラーニングのトレーニングを最適化します。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。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。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、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、不正減少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。モデルの最適化と高速化を実現しています。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。種類のいずれかに分類されました。画像上での境界病変の情報を提供しています。機能を活用してテキスト分類を行い、電話をかけてきた顧客の意図を判断するうえで役立てています。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。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。シナリオを実装しています。