int(5499)

Умный поиск грузов и анализ рыночных цен: Алгоритмы Trans.eu

С помощью искусственного интеллекта цифровые логистические платформы могут распознавать закономерности, лежащие в основе выполненных заказов на перевозку грузов. Если объем данных достаточно велик, они могут быть использованы для расчета соответствующих рынку ценовых предложений, которые грузоотправители, экспедиторы или перевозчики могут использовать для значительного улучшения своей позиции на переговорах. Как одна из крупнейших цифровых логистических платформ в Европе, Trans.eu является одним из первопроходцев в этой области.

Искусственный интеллект может сделать людей счастливыми: сайты знакомств давно открыли для себя машинное обучение, чтобы улучшить результаты поиска одиноких сердец. Благодаря огромным инвестициям в рекламу и технологии ведущие провайдеры в этом сегменте получили большую долю рынка и количество пользователей. Говорят, что один только Parship насчитывает более 4,5 миллионов участников, что дает алгоритмам надежную базу данных.

Но не только личное счастье выигрывает от достижений оцифровки. Поиск подходящих транспортных партнеров и определение справедливых цен на фрахт также можно оптимизировать с помощью интеллектуальных алгоритмов. Здесь качество результатов также зависит от объема имеющихся данных. Чем больше заказов на перевозку выполняется каждый день, тем больше информации алгоритм может использовать для своей работы и тем точнее будут его результаты.

Изучение прошлых данных

Логистическая платформа Trans.eu, работающая по всей Европе, использует данные и ежедневные запросы 40 000 пользователей. Этот пул данных анализируется с помощью машинного обучения. Trans.eu разработал мощный алгоритм, который «изучает» поведение участников рынка, используя данные из прошлого. На основе этого создается модель, которую можно использовать для определения ценовых предложений на будущие перевозки на основе усвоенных правил.

На практике это означает, что интеллектуальные алгоритмы сравнивают сохраненные предложения и договоренности и на основе этого создают предложения по текущим ценам на фрахт. При этом учитываются такие факторы, как соответствующие маршруты, временные параметры, предложения по споту и стандартные предложения, а также другие факторы. Таким образом, все стороны получают постоянное представление о непрерывно меняющихся рыночных ценах — идеальную основу для ценовых переговоров. Другие преимущества ценообразования с помощью машинного обучения также очевидны: использование алгоритма экономит клиенту (грузоотправителю или экспедитору) значительное количество времени, помогает избежать ошибок и повышает эффективность. Еще один плюс в том, что знания больше не теряются при смене сотрудников. Поскольку алгоритм Trans.eu изучил поведение, основанное на данных из прошлого, новый сотрудник также сможет воспользоваться этими сведениями.

Термин «искусственный интеллект»

Искусственный интеллект (ИИ) — одна из мегатенденций цифровизации, но точное значение ИИ неясно для многих заинтересованных сторон: в человеческом мозге насчитывается около 100 миллиардов нейронов, связанных друг с другом. Передача информации между нейронами происходит с помощью электрических импульсов. Это позволяет людям учиться, делать выводы и мыслить абстрактно. В так называемом «искусственном интеллекте» нейроны заменяются искусственными нейронами и обучаются с помощью алгоритмов. Однако человеческий интеллект не воспроизводится — машинное обучение используется для обучения распознаванию образов на основе различных данных.

Например, машинное обучение может автоматически выработать набор правил на основе накопленных данных. Это избавляет компании от необходимости вручную создавать модель и прилагать соответствующие усилия, такие как: определение правил, различные проверки и интерпретации. Качество обучающих данных имеет решающее значение для успеха.

Обучение без запоминания

При разработке модели машинного обучения особенно сложными являются две задачи. К ним относится так называемый отбор признаков, под которым понимается выбор подмножества релевантных характеристик набора данных из множества параметров прошлых транспортных операций. Это включает, например, выбор пункта назначения, веса или типа транспорта. Вторая сложная задача — это так называемая » избыточная/недостаточная точность». Модель должна быть достаточно сложной с математической точки зрения, чтобы научиться человеческому поведению. Однако она не должна обучаться наизусть. Желаемое решение инженеры по машинному обучению называют обобщающей моделью.

Похожие статьи: