Gépi tanulás a Wizz Air járatai mögött
Hogyan optimalizálható a leghatékonyabban egy légitársaság járatainak telítettsége?
Robotépítő gyerekek - irány Szöul!
A Weekly gyereknapi kiadásában robotikáról beszélgettünk gyerekekkel.
a címlapról
1
Vibe néven születik újjá a Le Chat
13
Tanács: fájdalmas ma a közigazgatásban informatikát használni
1
200 millió euróra büntette a Temut az EU illegális termékek miatt
EU
1Vibe néven születik újjá a Le Chat
2026. május 29. 13:00
A Mistral rendkívül eltökéltnek tűnik azzal kapcsolatban, hogy tényleg az OpenAI európai kihívójaként tekintsenek rá.kifakadás
13Tanács: fájdalmas ma a közigazgatásban informatikát használni
2026. május 29. 09:21
A miniszter szerint az eszközpark rémálom, amiből mielőbb fel kell ébredni.DSA
1200 millió euróra büntette a Temut az EU illegális termékek miatt
2026. május 28. 14:25
Az EU szerint a Temu nem védi kellően hatékonyan vásárlóit.
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