Gépi tanulás a Wizz Air járatai mögött
Hogyan optimalizálható a leghatékonyabban egy légitársaság járatainak telítettsége?
LUMO
02026. június 30. 14:19
Közel egy évvel a Lumo chatbot kiadása után érkezik az eddigi legnagyobb frissítés.DMA
02026. június 30. 12:34
A versenyélénkítés vs. adatvédelem a fő vita tárgya a Google és az Európai Bizottság közt, mielőtt várhatóan egy hónap múlva újabb kötelességek terhelhetik a kapuőrnek minősített keresőóriást az EU-ban.AGENT
02026. június 30. 11:00
A mobilappoknak köszönhetően a telefon kvázi irányító terminállá alakulhat.
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