Gépi tanulás a Wizz Air járatai mögött
Hogyan optimalizálható a leghatékonyabban egy légitársaság járatainak telítettsége?
CLOUD
02026. július 2. 14:22
Az AWS, az Azure és a Google Cloud piacára lépne be a közösségi óriás.revohuhb
02026. július 2. 09:54
Nagyjából másfél hónap alatt lezárult a folyamat, szinte mindekit áthelyezett a cég a magyar fióktelepre.META
02026. július 1. 12:50
A cég a fizess, ha többet akarsz elvet kezdi el alkalmazni a Ray-Ban Meta AI-okosszemüvegek esetében, jelen esetben indokolatlanul.
Diszkont légitársaságként fontos, hogy minden járat a lehető legnagyobb kihasználtsággal repüljön a működési költségek alacsonyan tartása érdekében. A tényleges utasszámot a dinamikus árazáson túl az is befolyásolja, hogy kik azok az érvényes foglalással rendelkező utasok, akik végül valamilyen okból mégsem utaznak. Prikler Attila a Wizz Air IT vezetője a 2019. november 27-28-án rendezett HWSW mobile! termékfejlesztői konferencián tartott előadásában egy esettanulmány segítségével mutatja be, milyen döntések mentén jutottak el gépi tanulási modellek sikeres alkalmazásához a tényleges utasszám előrejelzésében.
Járatok telítettségének optimalizálása gépi tanulás segítségével - Prikler Attila (Wizz Air)
Még több videó