Gépi tanulás a Wizz Air járatai mögött
Hogyan optimalizálható a leghatékonyabban egy légitársaság járatainak telítettsége?
AZURE
02026. június 16. 14:38
Az AI-ba fektető techcégeknek egyre nagyobb kihívást jelent, miként kommunikálják a részvényesek felé a növekvő költségeket a lassuló növekedéssel szemben.network
12026. június 16. 13:29
Az AI-rendszerek soha nem látott nyomást helyeznek a vállalati hálózatokra.roku
02026. június 16. 09:46
A Roku 22 milliárd dolláros akvizíciójával a hagyományosan lineáris vonalon mozgó Foxból kapuőr lehet.
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