int(5515)

Algoritmii Trans.EU – cum găsești marfa la prețul corect.

<img class="alignnone size-full wp-image-47473" src="https://www.trans.eu/wp-content/uploads/2021/10/SmartMatch-algoritmes-de-la-plateforme-Trans.eu_.png" alt="SmartMatch -algoritmes de la plateforme Trans.eu" width="855" height="570" /> <h1><strong><span style="font-size: 14pt;">Grâce à l'intelligence artificielle les plateformes logistiques numériques peuvent recréer les modèles en analysant les ordres de fret terminés. Si le volume de données est suffisamment important, les algorithmes peuvent calculer des propositions de prix conformes au marché, et les expéditeurs, les affréteurs ou les transporteurs peuvent les consulter afin d’améliorer considérablement leur position de négociation. En tant que l'une des plus grandes plateformes logistiques numériques en Europe, Trans.eu est l’un des pionniers dans ce domaine.</span></strong></h1> <span style="font-weight: 400;">L'intelligence artificielle peut rendre les gens heureux : les sites de rencontres ont découvert il y a longtemps l'apprentissage automatique pour améliorer les résultats de recherche de cœurs solitaires. Grâce à des investissements massifs dans la publicité et la technologie, les principaux fournisseurs de ce segment ont gagné des parts de marché et un nombre d'utilisateurs élevés. Parship à lui seul, compterait plus de 4,5 millions de membres, ce qui donne aux algorithmes une base de données vraiment solide.</span> <span style="font-weight: 400;">Mais il n'y a pas que le bonheur privé qui profite des acquis de la numérisation. La recherche de partenaires de transport appropriés et la détermination de prix de fret équitables peuvent également être optimisées par des algorithmes intelligents. Ici aussi, la qualité des résultats dépend de la quantité de données disponibles. Plus le nombre de commandes de fret traitées est élevé, plus l'algorithme peut l’utiliser pour son travail - et plus ses résultats seront précis.</span> <h2><strong>Apprendre des données</strong></h2> <span style="font-weight: 400;">La plateforme logistique Trans.eu, qui opère dans toute l'Europe, s'appuie ici sur <strong>les données résultant des activités quotidiennes de 40 000 entreprises de toute taille du secteur transport et logistique.</strong> Ce pool de données est analysé automatiquement. Trans.eu a développé un algorithme puissant qui « apprend » le comportement des acteurs du marché en utilisant des données du passé. Sur cette base, un modèle est créé qui peut être utilisé pour déterminer des propositions de prix pour les trajets futurs en fonction des règles établies.</span> <span style="font-weight: 400;">En pratique, cela signifie que des algorithmes intelligents comparent les offres et les accords stockés et, sur cette base, créent des propositions des prix de fret actuels. Ils prennent en compte des facteurs tels que les itinéraires respectifs, les aspects temporels, les offres du marché au comptant et standard, et d'autres facteurs. Cela donne à toutes les parties concernées un aperçu permanent des prix du marché en constante évolution - une base idéale pour les négociations de prix. Les autres avantages de la tarification à l'aide du machine learning sont également évidents :<strong> l'utilisation de l'algorithme permet de gagner un temps considérable au client (expéditeur ou affréteur), permet d'éviter les erreurs et augmente l'efficacité.</strong> Un autre point positif est que ces données ne se perdent pas lorsque les employés changent, un nouvel employé bénéficiera également de cette connaissance.</span> <h2><strong>Le terme « intelligence artificielle »</strong></h2> <span style="font-weight: 400;">L'intelligence artificielle (IA) est l'une des mégatendances de la numérisation, mais la signification exacte de l'IA n'est pas claire pour de nombreuses parties prenantes : dans le cerveau humain, il y a environ 100 milliards de neurones qui sont en réseau les uns avec les autres. La transmission d'informations entre les neurones s'effectue via des impulsions électriques. Cela permet aux humains d'apprendre, de penser de manière abstraite. Dans ce qu'on appelle « l'intelligence artificielle », les neurones sont remplacés par des neurones artificiels et entraînés au moyen d'algorithmes. Cependant, l'intelligence humaine n'est pas répliquée - l'apprentissage automatique est utilisé pour apprendre la reconnaissance de formes basée sur une variété de données.</span> <span style="font-weight: 400;">L'apprentissage automatique peut, par exemple, apprendre automatiquement un ensemble de règles basées sur des données d'entraînement. Cela évite aux entreprises d'avoir à créer manuellement un modèle et les efforts associés, tels que la définition de règles, de contrôles et d'interprétations. La qualité des données d'entraînement est cruciale pour le succès.</span> <h2><strong>Apprendre sans mémoriser</strong></h2> <span style="font-weight: 400;">Lors du développement d'un modèle d'apprentissage automatique, deux tâches sont particulièrement difficiles. Il s'agit notamment de ce que l'on appelle la sélection de caractéristiques, c'est-à-dire la sélection d'un sous-ensemble de caractéristiques pertinentes d'un ensemble de données à partir des nombreuses caractéristiques des travaux de transport passés. Il s'agit par exemple de la sélection de la destination, du poids ou du type de transport. La deuxième tâche difficile est ce qu'on appelle le « surapprentissage / sous-apprentissage ». Le modèle doit être mathématiquement suffisamment complexe pour apprendre le comportement humain. Cependant, il ne doit pas apprendre par cœur. La solution souhaitée est appelée modèle généralisateur par les ingénieurs en apprentissage automatique.</span>

Cu ajutorul inteligenței artificiale, platformele de logistică digitală pot recunoaște tiparele din spatele comenzilor de marfă finalizate. Dacă volumul de date este suficient de mare, acesta poate fi utilizat pentru a calcula propuneri de preț conforme pieței pe care expeditorii, expeditorii sau transportatorii le pot folosi pentru a-și îmbunătăți semnificativ poziția de negociere. Fiind una dintre cele mai mari platforme de logistică digitală din Europa, Trans.eu este unul dintre pionierii în acest domeniu.

Inteligența artificială poate face oamenii fericiți: site-urile de matrimoniale și întâlniri au descoperit cu mult timp în urmă învățarea automată pentru a îmbunătăți rezultatele căutării inimilor singuratice. Cu investiții masive în publicitate și tehnologie, furnizorii de frunte din acest segment au câștigat cote mari de piață și numere de utilizatori. Numai site-ul de matrimoniale Parship se spune că are mai mult de 4,5 milioane de membri, oferind algoritmilor o bază de date solidă.

Dar nu numai fericirea privată beneficiază de realizările digitalizării. Căutarea partenerilor de transport potriviți și determinarea prețurilor corecte de transport pot fi, de asemenea, optimizate prin algoritmi inteligenți. Și aici calitatea rezultatelor depinde de masa datelor disponibile. Cu cât este mai mare numărul de comenzi de transport finalizate în fiecare zi, cu atât algoritmul poate folosi mai multe informații pentru activitatea sa – și cu atât rezultatele sale vor fi mai precise.

Învățând din datele anterioare

Platforma Trans.EU, care operează în toată Europa, se bazează aici pe datele și întrebările zilnice ale a 40.000 de utilizatori. Acest grup de date este analizat prin învățarea automată. Trans.EU a dezvoltat un algoritm puternic care „învață” comportamentul participanților pe piață folosind date din trecut. Pe această bază, se creează un model care poate fi folosit pentru a determina propuneri de preț pentru viitoarele tururi pe baza regulilor învățate.

În practică, aceasta înseamnă că algoritmii inteligenți compară ofertele și acordurile stocate și, pe această bază, creează propuneri pentru prețurile actuale de transport. Acestea iau în considerare factori precum rutele respective, aspectele de timp, ofertele spot și standard și alți factori. Acest lucru oferă tuturor părților implicate o perspectivă continuă asupra prețurilor pieței în continuă schimbare – o bază ideală pentru negocierile de preț. Celelalte avantaje ale stabilirii prețurilor cu ajutorul învățării automate sunt, de asemenea, evidente: utilizarea algoritmului economisește clientului (expedient sau expeditor de marfă) o perioadă semnificativă de timp, ajută la evitarea erorilor și crește eficacitatea. Un alt avantaj este că cunoștințele nu se mai pierd atunci când angajații se schimbă. Deoarece algoritmul Trans.eu a învățat comportamentul bazat pe date din trecut, de aceste cunoștințe va beneficia și un nou angajat.

Termenul „inteligență artificială”

Inteligența artificială (IA) este una dintre megatendințele digitalizării, dar semnificația exactă a inteligenței artificiale este neclară pentru mulți factori interesați: în creierul uman, există aproximativ 100 de miliarde de neuroni care sunt conectați între ei. Transmiterea informațiilor între neuroni are loc prin impulsuri electrice. Acest lucru le permite oamenilor să învețe, să tragă concluzii și să gândească abstract. În așa-numita „inteligență artificială”, neuronii sunt înlocuiți cu neuroni artificiali și antrenați prin intermediul algoritmilor. Cu toate acestea, inteligența umană nu este replicată – învățarea automată este folosită pentru a învăța recunoașterea modelelor pe baza unei varietăți de date.

Machine Learning poate, de exemplu, să învețe automat un set de reguli bazate pe datele de antrenament. Acest lucru scutește companiile de a crea manual un model și efortul asociat, cum ar fi definirea de reguli, verificări și interpretări. Calitatea datelor de instruire este crucială pentru succes.

Învățață fără să memoreze

Când se dezvoltă un model de învățare automată, două sarcini sunt deosebit de provocatoare. Acestea includ așa-numita selecție de caracteristici, prin care se înțelege selecția unui subset de caracteristici relevante ale unui set de date din numeroasele caracteristici ale locurilor de muncă anterioare din transport. Aceasta presupune, de exemplu, selectarea destinației, a greutății sau a tipului de transport. A doua sarcină provocatoare este așa-numita „suprafitting/underfitting”. Modelul trebuie să fie suficient de complex din punct de vedere matematic pentru a învăța comportamentul uman. Cu toate acestea, nu ar trebui să învețe prin memorare. Soluția dorită este numită model de generalizare de către inginerii de învățare automată.

 

Completează formularul de AICI, iar noi te vom contacta imediat.

Dacă nu mai vrei să aștepti telefonul nostru, ne poți suna oricând în intervalul 8-17, de Luni până vineri la numărul de telefon: +4031 710 30 90

Articole asemănătoare: