ИИ-движок, работающий внутри каждой поездки Uber

Пятница, 17:00 вечера в деловом центре Сиднея.

Офисы пустеют за считанные минуты. Рестораны заполняются. 40 000 человек открывают приложение Uber почти одновременно. Только что начался дождь.

Вопрос, на который Uber должен ответить прямо сейчас, предельно прост. Сколько заказов на поездку поступит в ближайшие 15 минут?

Ошибись — и последствия мгновенны. Долгое ожидание. Отмены. Клиенты уходят к конкурентам. В масштабах Uber маленькая ошибка в прогнозе — это не проблема округления. Это проблема выручки, измеряемая в миллионах.

Большинство людей думает, что Uber работает реактивно. Пассажир открывает приложение, и система в спешке ищет ближайшего водителя. Это не так.

ИИ-системы Uber непрерывно строят прогнозы спроса, 24 часа в сутки. К тому моменту, когда вы открываете приложение в пятницу вечером, Uber уже знал, что вы появитесь. Водитель, который вас заберёт, возможно, был перемещён за 20 минут до этого на основе прогноза, предсказавшего спрос именно в этом месте именно в это время.

Эта способность построена не на интуиции. Она построена на математике.

Улучшение точности прогноза на 1 процент при объёмах Uber превращается в сотни миллионов долларов дополнительной годовой выручки. Не за счёт одного драматического изменения, а за счёт тысяч мелких неэффективностей, устранённых одновременно и накапливающихся каждый час в каждом городе.

Это часть 1 серии из 5 частей о том, как Uber предсказывает будущее до того, как оно произойдёт.

Часть 2 описывает архитектуру ансамбля из трёх моделей. Часть 3 проходит по каждой формуле с реальными цифрами пятничного вечера в Сиднее. Часть 4 строит полную реализацию с нуля на Python. Часть 5 показывает производственный план PyTorch, работающий в масштабе.

Каждый расчёт проверен. Каждая строка кода работает.

Следите за серией. Математика доступнее, чем ожидает большинство людей.

#MachineLearning #ArtificialIntelligence #AI #DataScience #Mathematics #Uber #TimeSeriesForecasting #DemandForecasting #AIEngineering #TechLeadership #TheMagicOfHiddenMathematicsInAI #PredictiveAnalytics #DeepLearning #MLOps #Python

Originally published on LinkedIn by Keshavan Thiagaraja. Read the original on LinkedIn.