Оптимизация доставки (часть 2) - Ануар Аймолдин

В этом видео Ануар Аймолдин продолжает рассказывать, как математические и мл трюки помогают сделать доставку быстрее и надёжнее. Мы разберём, как модели машинного обучения и гео-пространственные данные повышают точность прогнозирования ETA и помогают определять стадию выполнения заказа, обсудим проблему FakeGPS — почему курьеры подделывают координаты, чем это опасно для бизнеса и как это выявлять, а также рассмотрим альтернативу децентрализованным системам доставки - концепцию распределённого планирования дежурств, которая балансируя спрос и предложение, оптимизирует зоны работы и графики курьеров. [00:02] - Важность точной оценки ETA в доставке [02:10] - Выбор модели для оценки ETA [08:24] - Разделение поездки на walking и driving time [09:55] - Проблема FakeGPS [11:36] - Детекция использования FakeGPS [15:08] - Недостатки децентрализованной системы логистики [16:44] - Концепция системы планирования дежурств [17:54] - Определение оптимальных зон для работы курьеров [20:41] - Оптимизация смен и графика работы курьеров [24:17] - Вопросы и выводы по докладу Наши медиа: Веб портал: https://www.dsml.kz
Linkedin:   / 53101063   Инстаграм:   / dsmlkz   Телеграм Новости: https://t.me/dsmlkz_news
Телеграм Вакансии: https://t.me/ml_jobs_kz
#ai #machinelearning #datascience #optimization #linearprogramming #geospatial