Gépi tanulás a Wizz Air járatai mögött
Hogyan optimalizálható a leghatékonyabban egy légitársaság járatainak telítettsége?
Egymás kezébe csapott a Microsoft és a 4iG
Fontos fejlemény ez a One Magyarország Zrt. számára is.
a címlapról
2
Lazíthat az EU a cserélhető aksikról szóló törvényen
Hirdetés
Üzemeltetői meetup és Szabó Balázs standupja a SYSADMINDAY-en!
2
Befagyasztja New York a nagy adatközpontok építését
BATTERY
2Lazíthat az EU a cserélhető aksikról szóló törvényen
2026. július 16. 10:52
Az Európai Bizottság több kategóriában is kivételt tenne a cserélhető akkumulátorokra vonatkozó előírások alól.FREEZE
2Befagyasztja New York a nagy adatközpontok építését
2026. július 15. 11:50
A legalább 50 megawatt teljesítményigényű létesítmények egy évig nem kaphatnak állami engedélyt.LAYOFF
0Perelik a Metát a leépítések miatt
2026. július 15. 10:19
A felperesek szerint a tömeges leépítéskor nem vezetők, hanem AI-jal támogatott rendszerek választották ki az érintetteket.
Üzemeltetői meetup és Szabó Balázs standupja a SYSADMINDAY-en!
MOST PÉNTEKEN 4 klassz előadással, értékes képzéskuponokkal vár az idei Sysadminday!Üzemeltetői meetup és Szabó Balázs standupja a SYSADMINDAY-en! MOST PÉNTEKEN 4 klassz előadással, értékes képzéskuponokkal vár az idei Sysadminday!
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