著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
2020年には、モバイルインターネットと物流分野の発展に伴い、オンライン配車やシェア自転車などのモバイルアプリケーションの利用がますます増加すると予想されます。交通シナリオが複雑で変わりやすいため、ユーザーがより安全で効率的な移動方法を選択できるようにする方法が、解決すべき緊急の課題となっています。現在、主流のソリューションには、案内モード (例: 「制限速度 20 ～ 30 km/h」)、公共交通機関 (例: 地下鉄)、および音声アシスタント (例: 「前方青信号」) が含まれています。ただし、これらの方法には一定の制限があります。たとえば、ガイダンス モードはさまざまな時間帯のユーザーのニーズに十分に対応できていない、公共交通機関が集中しすぎて簡素化されており、社会的弱者へのアクセシビリティが低い、音声アシスタントのフィードバックには明らかな遅延があり、ユーザーは指示を待たなければならない場合があります。フィードバックを得るために。したがって、人々は車両の運転意思決定プロセスを改善するためのより技術的な方法を探す傾向があります。
自然言語処理や人工知能技術をベースにしたAIレコメンドシステムが徐々に私たちの生活に入りつつあります。主流のケースとしては、Ctrip、Didi Taxiなどがあり、いずれもユーザーに質の高い旅行アドバイスを提供しています。では、スマート タクシー サービス プロバイダーは AI テクノロジーをどのように使用してドライバーに運転ルートを推奨できるのでしょうか? この記事では、次の側面について詳しく説明します。
質問の背景と意義
関連する技術概念と用語
フレームワークのフローチャート
データ処理方法
トレーニングモデルメソッド
モデル効果の検証
改善後の方向性
AIアルゴリズムのパフォーマンス指標
この記事では主に、タクシー プラットフォームでの AI テクノロジーの応用と実装に焦点を当てており、複雑なアルゴリズムの実装やモデルのトレーニング プロセスは含まず、より包括的な紹介のみを行います。エンジニアリングの実践における問題や最適化のポイントについては、コメント領域で議論してください。