准确的时间序列预测在高方差细分市场(例如,假期和体育赛事)对于异常检测,资源分配,预算计划以及其他相关任务至关重要,以促进大规模的最佳UBER用户体验。但是,预测这些变量可以…
尼古拉·拉普特夫(Nikolay Laptev)
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Uber的工程极限事件与反复的神经网络预测
在Uber,活动预测使我们能够根据预期的用户需求来实现未来的服务。目标是准确预测Uber在任何给定时间将收到的何时,何时和多少乘车请求。
极端事件 - 言论旅行时间…
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