Meg lehet-e tanulni az adatokból, kik a jó kamionsofőrök?
Ha túllépünk az üzemanyag visszaélések visszaszorításának kérdésén, a kamionok nyomkövetési adatai igazi aranybányát jelentetnek.
Machine recruiting: nem biztos, hogy szeretni fogod
Az AI visszafordíthatatlanul beépült a toborzás folyamatába.
|
Machine recruiting: nem biztos, hogy szeretni fogod
Az AI visszafordíthatatlanul beépült a toborzás folyamatába.
A sofőrök rangsorolása, a fuvarok árazása, az ideális útvonalak kiválasztása mind-mind olyan terület, ahol a gépi tanulási algoritmusok segítségével jelentős megtakarítások érhetők el. Gáspár Csaba, a Dmlab vezető data scientistje HWSW free! meetup-sorozat machine learning állomásán elhangzott és alább megtekinthető előadásában néhány technológiai, algoritmikai kérdésen túl rávilágít arra is, hogyan lehet kisebb pilot projekteken, adat-alapú döntéstámogató megbízásokon keresztül oda eljutni, hogy egy üzemeltethető, real-time működő sofőrtámogató rendszerünk legyen. Az előadás kitér arra is, hogy milyen kihívásokat hoz, ha az adatok irányába éppen most nyitni készülő szervezet szakértőivel kell együtt dolgoznunk. 5 év, 8 projekt és két termék története dióhéjban.
Meg lehet-e tanulni az adatokból, kik a jó kamionsofőrök?
Még több videó
Machine recruiting: nem biztos, hogy szeretni fogod
Az AI visszafordíthatatlanul beépült a toborzás folyamatába.Machine recruiting: nem biztos, hogy szeretni fogod Az AI visszafordíthatatlanul beépült a toborzás folyamatába.
A sofőrök rangsorolása, a fuvarok árazása, az ideális útvonalak kiválasztása mind-mind olyan terület, ahol a gépi tanulási algoritmusok segítségével jelentős megtakarítások érhetők el. Gáspár Csaba, a Dmlab vezető data scientistje HWSW free! meetup-sorozat machine learning állomásán elhangzott és alább megtekinthető előadásában néhány technológiai, algoritmikai kérdésen túl rávilágít arra is, hogyan lehet kisebb pilot projekteken, adat-alapú döntéstámogató megbízásokon keresztül oda eljutni, hogy egy üzemeltethető, real-time működő sofőrtámogató rendszerünk legyen. Az előadás kitér arra is, hogy milyen kihívásokat hoz, ha az adatok irányába éppen most nyitni készülő szervezet szakértőivel kell együtt dolgoznunk. 5 év, 8 projekt és két termék története dióhéjban.
Meg lehet-e tanulni az adatokból, kik a jó kamionsofőrök?
Még több videó