La création d'une plateforme de livraison à base de ML comme DoorDash est une entreprise complexe.
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Utilisation de la distribution Gamma pour améliorer les prévisions d'événements à longue traîne
Pour DoorDash, il est essentiel de pouvoir prédire les événements à longue traîne liés aux délais de livraison afin de s'assurer que les commandes des consommateurs arrivent à temps.
Augmenter l'efficacité opérationnelle grâce à des prévisions évolutives
Les prévisions sont essentielles pour la planification et les opérations de toute entreprise, en particulier celles dont le succès dépend fortement de l'efficacité opérationnelle.
Construire un Gigascale ML Feature Store avec Redis, Binary Serialization, String Hashing et Compression
Lorsqu'une entreprise comptant des millions de consommateurs, telle que DoorDash, construit des modèles d'apprentissage automatique, la quantité de données de caractéristiques peut atteindre des milliards d'enregistrements, dont des millions sont activement récupérés au cours de l'inférence du modèle, avec des contraintes de faible latence.
L'intelligence artificielle au service de la logistique chez DoorDash
En mai, DoorDash a participé à la conférence O'ÄôReilly Artificial Intelligence à New York où j'ai présenté 'ÄúHow DoorDash leverage AI in its logistics engine.'Äù Dans ce billet, je vous présente le problème central de la logistique chez DoorDash et je décris comment nous utilisons l'Intelligence Artificielle (IA) dans notre moteur logistique.