Gépi tanulás a Wizz Air járatai mögött
Hogyan optimalizálható a leghatékonyabban egy légitársaság járatainak telítettsége?
desktop
22021. április 14. 12:40
A GPU-val kombinált Zen 3-as fejlesztést első körben az OEM gyártók kapják meg.Hirdetés
2021. április 14. 18:37
Április 19-én, hétfőn ONLINE formátumú, alapozó Docker képzést indít a HWSW, ezért most összefoglaltuk röviden, hogy miért érdemes részt venni ezen a tanfolyamon.tanulni, tanulni, tanulni!
12021. április 14. 10:56
Hazánkban a Skool vett részt partnerként a Get Digital platform bevezetésében.
Ingyenes Kubernetes workshop április 27-én (x)
A piacvezető Rancher szakértői bemutatják, hogyan kezelhető hatékonyan a gyakorlatban a Kubernetes.Ingyenes Kubernetes workshop április 27-én (x) A piacvezető Rancher szakértői bemutatják, hogyan kezelhető hatékonyan a gyakorlatban a Kubernetes.
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