Crear una plataforma de reparto basada en ML como DoorDash es una empresa compleja.
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Utilización de la distribución gamma para mejorar las predicciones de eventos de larga cola
Para DoorDash, poder predecir eventos de larga cola relacionados con los plazos de entrega es fundamental para garantizar que los pedidos de los consumidores lleguen cuando se espera.
Aumentar la eficacia operativa con previsiones escalables
La previsión es esencial para la planificación y las operaciones en cualquier empresa, especialmente en aquellas en las que el éxito depende en gran medida de la eficiencia operativa.
Creación de un almacén de características ML a escala gigante con Redis, serialización binaria, hash de cadenas y compresión
Cuando una empresa con millones de consumidores, como DoorDash, crea modelos de aprendizaje automático (ML), la cantidad de datos de características puede crecer hasta miles de millones de registros con millones recuperados activamente durante la inferencia del modelo bajo restricciones de baja latencia.
Cómo la inteligencia artificial impulsa la logística en DoorDash
En mayo, DoorDash participó en la Conferencia de Inteligencia Artificial O'ÄôReilly en Nueva York, donde presenté 'ÄúHow DoorDash leverages AI in its logistics engine.'Äù En este post, te guío a través del problema central de logística en DoorDash y describo cómo utilizamos la Inteligencia Artificial (IA) en nuestro motor de logística.