Gépi tanulás a Wizz Air járatai mögött
Hogyan optimalizálható a leghatékonyabban egy légitársaság járatainak telítettsége?
perpatvar
02026. szeptember 1. 11:20
A cupertinóiak szerint az egyik alperes még akkor is hozzáfért az Apple üzleti titkaihoz, amikor már az OpenAI-nál dolgozott.dsa
12026. augusztus 31. 12:56
A Bizottság decembertől vonatkoztat szigorúbb előírásokat a platformokra a DSA alapján.suli
72026. augusztus 28. 12:41
A fiataloknak szóló ajánlatok mellett a Telekom és a Yettel is tudatos használatot próbálja erősíteni.
IT munkaerőpiac: nincs visszaút 2022-be
Leépítések és elpárolgó vidéki lehetőségek jellemzik az IT-szektort 2026 nyarán.IT munkaerőpiac: nincs visszaút 2022-be Leépítések és elpárolgó vidéki lehetőségek jellemzik az IT-szektort 2026 nyarán.
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