Gépi tanulás a Wizz Air járatai mögött
Hogyan optimalizálható a leghatékonyabban egy légitársaság járatainak telítettsége?
muse
02026. szeptember 23. 13:29
Egy belső teszten a felhasználó nevében kezdeményezett telefonhívásokat valójában emberek bonyolították.esim
22026. szeptember 22. 14:18
A T-Travel 200 célországban használható rövid távú utazásokhoz.nasdaq
22026. szeptember 22. 13:22
A cég a negyedik amerikai chipgyártó, melynek sikerült megugornia az egybillió dolláros értéket.
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