Публикации
За время учёбы в Яндекс. Практикум освоил Python, SQL и основные инструменты для машинного обучения. Дополнительно прошёл курсы по Python: 67 и и по основам статистики: 76 от Института биоинформатики. Готовлю NLP модели к внедрению в приложение в качестве микросервиса. Занимаюсь MLOps. Пять лет опыта руководителем группы разработчиков-технологов. С азартом берусь за выполнение задач с неочевидным решением.
Зачем сотрудничать с Яндекс Про. Прогнозирование заказов такси технологии позволят вам получать больше поездок для ваших водителей и снизить время простоя. А мы поможем привлечь новых клиентов и водителей рекламными и PR-кампаниями. Как мы помогаем партнёрам развиваться. Прогнозирование пробок и автоматическое распределение заказов помогают снизить холостой пробег и простой такси. Подключайте свой таксопарк к Яндекс Про.
Работайте с заказами и вашими водителями с помощью Диспетчерской — удобной платформы для парка. Приложение Яндекс Про помогает вашим водителям работать эффективнее: прокладывает маршрут, предлагает заказы по прогнозирование заказов такси и по пути.
- Компания «**** такси» собрала данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий
- Прогнозирование заказов такси. Компания «**** такси» собрала данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать
- Прогнозирование заказов такси была построена прогнозная модель заказов такси на основе
- Ключевые слова: прогнозирование стоимости услуг такси, модель машинного обучения, линейная регрессия, данных по дням и подсчете количества заказов в.
- В часы пик поездка на такси часто дорожает. Это происходит потому, что принцип работы современных онлайн-сервисов для заказа такси основан.
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве. Прогнозирование заказов такси с использованием данных заказов Только Оплатите артикул одним из 20 способов и сразу скачайте. Содержание Литература О работе Введение 3 1. Теоретические основы прогнозирования заказов такси с использованием данных заказов 5 1. Сущность и модели машинного обучения 5 1. Методы машинного обучения для решения задачи 9 2.
Об оценке качества и результатах
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой. Область применения: SQL Server x и более поздних версий Управляемый экземпляр SQL Azure. В этой серии руководств для программистов SQL вы узнаете об интеграции Python в Службах машинного обучения SQL Server или в кластерах больших данных.
В приложении «Яндекс Go» появилась новая полезная функция — прогноз цены заказа при вызове такси. Она поможет пользователям сэкономить, а заодно наглядно объяснит причину изменения стоимости поездки в конкретный момент времени. Прогноз и прогнозирование заказов такси цен на заказ такси отображаются в наглядном графике и помогают спрогнозировать затраты на поездку.
Например, возможен такой сценарий, что при выходе в час пик пользователь будет знать, что заплатит меньше, если поторопится и закажет такси на час раньше. Приложение строит график цены на основе следующей информации:. Заодно приложение подскажет, почему в момент заказа цена выше или ниже, чем обычно. К примеру, она может вырасти из-за прогнозирование заказов такси, что машин поблизости мало, и системе приходится привлекать водителей из соседних районов.
Здесь представлены некоторые проекты в области расширенного анализа данных и машинного обучения. Репозитории проектов портфолио находятся на hub. Data Science Здесь представлены некоторые проекты в области расширенного анализа данных и машинного обучения. Это учебный проект Яндекс. Область применения проекта : ML, маркетинг, телеком Python, Pandas, Sklearn, Pipeline, GridSerach, CatBoost 2 Определение возраста покупателей супермаркета « Хлеб-соль» на основе их изображений Регрессионный анализ прогнозирование заказов такси покупателей супермаркета «Хлеб — соль» на основе их изображений, построенный с использованием глубокого обучения сверточной трехслойной нейронной сети с использованием предобученного слоя ResNet50, аугментации данных и алгоритма Adam.
Область прогнозирование заказов такси проекта : анализ прогнозирование заказов такси на SQL. Анализ произведен с помощью PostgreSQL. Область применения проекта: банки, стартапы, инвестиции, анализ данных на SQL.
Привет! Я Никита, и я выпускник курса "Специалист по Data Science". Добро пожаловать в мой репозиторий на GitLab, где я храню свои учебные проекты в качестве своего портфолио
Компания «Чётенькое такси» собрала исторические данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Постройте модель для такого предсказания. Skip to content. You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. You switched accounts on another tab or window.
Dismiss alert.
Use saved searches to filter your results more quickly
Компания «Чётенькое такси» собрала исторические данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Постройте модель для такого предсказания. Данные лежат в файле taxi. number of orders , «число заказов».
- Прогнозирование заказов такси¶ Прочитаем файл в датафрейм, назначив даты индексом Посмотрим первые строки фрейма и общую информацию Проверим, есть ли
- Компания «Чётенькое такси» собрала исторические данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки,
- Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Постройте модель для такого предсказания
- Регрессионный анализ временных рядов для прогнозирования заказов такси. Описание проекта. Компания «Чётенькое такси» собрала исторические данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы
- Под катом поговорим о том, как методы машинного обучения помогают panda-taxi.ru более качественно прогнозировать ETA (Estimated Time of Arrivalожидаемое время прибытия). Для начала напомним, что
Поиск Написать прогнозирование заказов такси. Яндекс Как мы делаем Яндекс. Время на прочтение 7 мин. Представьте: вы открываете приложение, чтобы в очередной раз заказать такси в часто посещаемое прогнозирование заказов такси место, и, конечно, в году вы ожидаете, что все, что нужно сделать — сказать приложению «Вызывай», и такси за вами тут же выедет. А куда вы хотели ехать, через сколько минут и на какой машине — все это приложение узнает благодаря истории заказов и машинному обучению.
В общем-то все, как в шутках про идеальный интерфейс с единственной кнопкой «сделать хорошо», лучше которого только экран с надписью «все уже хорошо». Звучит здорово, но как же приблизить эту реальность?
Моя лента Все потоки Разработка Администрирование Прогнозирование заказов такси Менеджмент Маркетинг Научпоп. Поиск Написать публикацию. Прогнозирование заказов такси Как мы делаем Яндекс. Время на прочтение 7 мин. Представьте: вы открываете приложение, чтобы в очередной раз заказать такси в часто посещаемое вами место, и, конечно, в году вы ожидаете, что все, что нужно сделать — сказать приложению «Вызывай», и такси за вами тут же выедет.
А куда вы хотели ехать, через сколько минут и на какой машине — все это приложение узнает благодаря истории заказов и машинному обучению. В общем-то все, как в шутках про идеальный интерфейс с единственной кнопкой «сделать хорошо», лучше которого только экран с надписью «все уже хорошо». Звучит здорово, но как же приблизить эту реальность?
Nov , Как panda-taxi.ru прогнозирует время подачи автомобиля с помощью машинного обучения. Представьте, что вам надо вызвать такси. Вы открываете приложение, видите, что машина приедет минут
Компания «Чётенькое такси» собрала исторические данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Постройте модель для такого предсказания. Значение метрики RMSE на тестовой выборке должно быть не больше Обучите разные модели с различными гиперпараметрами.
Skip to content. You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. You switched accounts on another tab or window. Dismiss alert.
Самые комментируемые
Дорогой друг! Специально для тебя, есть готовое переработанное решение в формате. ipynb , но оно платное. При получении вами критического красного замечания по проекту, проведу правки. Не можешь оплатить, тогда через "Помощь" запроси другую систему оплаты Webmoney, Alipay, Telegram USDT, TON. Вы прошли курс в тренажёре. Теперь можете самостоятельно решить новую задачу машинного обучения.
Когда закончите, отправьте работу на проверку ревьюеру: он пришлёт комментарии в течение суток.
- Аннотация: В работе проведено исследование многомерных данных о работе службы заказа такси с целью прогнозирования стоимости заявки. .
- Это руководство доступно как для языка R, так и для Python. Сведения о версии R см. в руководстве по R: прогнозирование тарифов на такси Нью-Йорка с помощью двоичной классификации
Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы. Материалы, представленные на сайте, созданы их авторами или размещены пользователями сайта и опубликованы исключительно для ознакомления. Авторские права на материалы принадлежат их законным авторам. Ответственность за разрешение любых спорных моментов, прогнозирование заказов такси самих материалов и их содержания, берут прогнозирование заказов такси себя пользователи, разместившие материал на сайте.
Мы готовы оказать поддержку в решении любых вопросов, связанных с работой и содержанием сайта.
Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Необходимо постройть модель для такого предсказания. Значение метрики RMSE на тестовой выборке должно быть не больше Данные лежат прогнозирование заказов такси файле taxi. number of orders, «число заказов». Skip to content. You signed in with another tab or window.
Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Необходимо постройть модель для такого предсказания. Значение метрики RMSE на тестовой выборке должно быть не больше Данные лежат в файле taxi. Skip to content. You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. You switched accounts on another tab or window.
Dismiss alert. Notifications You must be signed in to change notification settings Fork 0 Star 0. Прогнозирование заказов такси на следующий час 0 stars 0 forks Branches Tags Activity. Notifications You must be signed in to change notification settings. Branches Tags. Go to file.
Подобные работы
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой. Область применения: SQL Server x и более поздних версий Управляемый экземпляр SQL Azure. В этой серии руководств для программистов SQL вы узнаете об интеграции Python в Службах машинного обучения SQL Server или в кластерах больших данных.
В этой серии из пяти частей руководств для программистов SQL вы узнаете об интеграции Python в Службах машинного обучения SQL Server. В этой серии из пяти частей руководств для программистов SQL вы узнаете об интеграции Python в службы машинного обучения в управляемом экземпляре SQL Azure.
- Пролистайте "Прогнозирование заказов такси с использованием данных заказов" и убедитесь в качестве Честный антиплагиат! Уникальность работы% .
- Рассмотрена задача прогнозирования эффективной стоимости заказа службы такси по большому числу параметров на основе датасета, предоставленного одной из .
- Прогнозирование заказов такси - анализ и прогнозирование спроса на услуги такси на основе исторических данных. Используя различные методы аналитики и
В статье рассматривается применение машинного обучения для задачи предсказания цены поездки на такси в Нью-Йорке, основанной на наборе данных " New York City Taxi Fare Predication " за год, полученных с платформы Kaggle [1]. Kaggle — это платформа прогнозирование заказов такси проведения соревнований по Data Science. Данное соревнование п роводилось с В настоящее время проблема предсказания стоимости поездки является актуальной задачей.
Количество клиентов сервисов онлайн-заказов такси с каждым годом растет и для пользователей необходимо, чтобы стоимость поездки была известна еще до заказа такси. Многие компании решают данную задачу, но для более точного предсказания цены необходимо использовать большее число признаков. Данная работа выполнена в рамках дисциплины прогнозирование заказов такси Machine Learning.
Обучающиеся технические системы», научный руководитель — д.
Существует множество различных способов использования конструктора моделей с panda-taxi.ru В этом видео мы узнаем, как спрогнозировать тарифы на такси на основе расстояния, времени поездки и т. д. с
Личный кабинет. Прогнозирование заказов такси в Telegram. скачать в GooglePLAY. скачать в Заказ в Telegram. Наша диспетчерская служба работает круглосуточно, поэтому узнать стоимость поездки и вызвать водителя в любое время. Цена поездки по Санкт-Петербургу всегда фиксированная и зависит от класса выбранного автомобиля, нужных услуг и расстояния маршрута. Тариф не изменяется из-за пробок.
Компания «Чётенькое такси» собрала исторические данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Постройте модель для такого предсказания. Skip to content. You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. You switched accounts on another tab or window. Dismiss alert. Notifications You must be signed in to change notification settings Fork 0 Star 1.
Работа по освоению обработки и предсказаний временных рядов 1 star 0 forks Branches Tags Activity. Notifications You must be signed in to change notification settings. Branches Tags. Go to file. Folders and files Name Name Last commit message. Last commit date.
Data Science
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой. Существует множество различных способов использования конструктора моделей с ML. В этом видео мы узнаем, как спрогнозировать тарифы на такси на основе расстояния, времени поездки и т. с помощью алгоритма регрессии. Следуйте: Pranav Rastogi. Смотреть всю серию здесь Скачайте Visual Studio здесь Скачайте.
NET Core 3.
- Автор: НА Андриянов Цитируется: В работе проведено исследование многомерных данных о работе службы заказа такси с целью прогнозирования стоимости заявки.
- Привет! Я Никита, и я выпускник курса "Специалист по Data Science". Добро пожаловать в мой репозиторий на GitLab, где я храню свои учебные проекты в качестве своего портфолио
Планировать поездки на такси станет удобнее — прогнозирование заказов такси Яндекс Go стало показывать прогноз цены. Теперь можно проверить не только уровень спроса в текущий момент, но и посмотреть, как обычно меняется цена в течение дня. В приложении появился специальный график, который помогает принять решение: стоит вызвать такси прямо сейчас, или, наоборот, немного подождать, чтобы избежать часа пик и сэкономить.
Чтобы построить такой график, алгоритм сопоставляет данные сразу нескольких важных показателей.
Компания «Чётенькое такси» собрала исторические данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Необходимо построить модель для такого предсказания. Значение метрики RMSE на тестовой выборке должно быть не больше Python Pandas Numpy Matplotlib Scikit-learn Statsmodels Catboost. Проанализированы исторические данные о заказах такси в аэропортах.
Спрогнозировано количество заказов такси на следующий час, чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки. Построена модель для такого предсказания. Достигнуто значение метрики RMSE на тестовой выборке менее Анализ данных показал заметную сезонность - пиковые нагрузки приходятся на 17 часов, тогда как минимальное количество заказов поступает ранним утром часов. На основании этих данных можно создать рекомендацию о дополнительном увеличении количества экипажей такси именно в эти часы.
В ходе исследования были протестированы 3 модели - логистическая регрессия , случайный лес и CatBoost , и все они показали значение RMSE на тестовой выборке меньше Лучший показатель у CatBoost - Цели и задачи исследования достигнуты, однако для улучшения метрики стоит взять больший период времени или найти дополнительные фичи например, ввести признаки праздничных и выходных дней. Skip to content.
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве. Прогнозирование заказов такси с использованием данных заказов Оплатите артикул одним из 20 способов и сразу скачайте. Содержание Литература О работе Введение 3 1. Теоретические основы прогнозирования заказов такси с использованием данных заказов 5 1. Сущность и модели машинного обучения 5 1. Прогнозирование заказов такси машинного обучения для решения задачи 9 2.
Этапы реализация решения задачи 14 2.