S pomocí umělé inteligence dokážou logistické platformy rozpoznat vzory za dokončenými objednávkami nákladu. Je-li objem údajů dostatečně velký, lze je použít pro výpočet tržních cenových návrhů, které mohou odesílatelé, speditéry nebo dopravci použít k výraznému zlepšení své obchodní pozice. Jako jedna z největších digitálních logistických platforem v Evropě je Trans.eu jedním z průkopníků v této oblasti.
Umělá inteligence může lidi potěšit: seznamky už dávno objevily strojní učení ke zlepšení výsledků vyhledávání osamělých srdcí. Díky masivním investicím do reklamy a technologií získali přední prodejci v tomto segmentu velké podíly na trhu a počet uživatelů. Jen Parship má údajně více než 4,5 milionu členů, což dává algoritmům solidní databázi.
Ale nejen osobní štěstí profituje z výdobytků digitalizace. Nalezení správných přepravních partnerů a určování správných cen přepravy může být také optimalizováno pomocí inteligentních algoritmů. A zde závisí kvalita výsledků na množství dostupných údajů. Čím vyšší je počet přepravních objednávek dokončen každý den, tím více informací může algoritmus použít pro svou práci – a tím přesnější budou jeho výsledky.
Poučení z předchozích údajů
Platforma Trans.eu, která působí v celé Evropě, je zde založena údajích a otázkách 40 000 uživatelů. Tato datová skupina je analyzována strojním učením. Trans.eu vyvinul výkonný algoritmus, který se „učí“ chování účastníků trhu pomocí údajů z minulosti. Na tomto základě je vytvořen model, pomocí kterého lze na základě naučených pravidel určit cenové návrhy budoucích tras.
V praxi to znamená, že inteligentní algoritmy porovnávají uložené nabídky a akce a na základě toho vytvářejí návrhy na aktuální ceny dopravy. Zohledňují faktory, jako jsou trasy, časové aspekty, spotové a standardní nabídky a další faktory. To dává všem stranám permanentní kontrolu na neustále se měnící tržní ceny – ideální základ pro cenová jednání. Další výhody oceňování pomocí strojového učení jsou také zřejmé: používání algoritmu šetří zákazníkovi (výrobci nebo přepravní společnosti) značné množství času, pomáhá předcházet chybám a zvyšuje efektivitu. Další výhodou je, že znalosti se neztrácejí při změně zaměstnanců. Protože se algoritmus Trans.eu naučil chování na základě údajů z minulosti, z těchto znalostí bude profitovat i nový zaměstnanec.
Pojem „umělá inteligence“
Umělá inteligence (AI) je jedním z megatrendů digitalizace, ale přesný význam umělé inteligence je mnohým zúčastněným stranám nejasný: v lidském mozku je asi 100 miliard neuronů, které jsou navzájem propojeny. Přenos informací mezi neurony probíhá pomocí elektrických impulsů. To umožňuje lidem učit se, vyvozovat závěry a myslet abstraktně. V takzvané „umělé inteligenci“ jsou neurony nahrazeny umělými neurony a trénovány pomocí algoritmů. Lidská inteligence však není replikovaná – strojové učení se používá k tomu, aby se naučilo rozpoznávat vzory na základě různých údajů.
Strojní učení se může například automaticky naučit soubor pravidel na základě tréninkových údajů. Společnosti tak ušetří ruční vytváření šablony a související úsilí, jako je definování pravidel, kontrola a interpretace. Kvalita tréninkových dat je klíčová pro úspěch.
Učte se bez memorování
Při vývoji modelu strojového učení jsou obzvlášť náročné dva úkoly. Mezi ně patří takzvaný výběr charakteristik, což znamená výběr podmnožiny relevantních charakteristik souboru údajů z mnoha charakteristik předchozích zaměstnání v dopravě. Jedná se například o výběr destinace, hmotnosti nebo druhu dopravy. Druhým náročným úkolem je takzvaná „nadadaptace/neadaptace“. Model musí být dostatečně matematicky složitý, aby se naučil lidské chování. Neměli byste se však učit memorováním. Požadované řešení nazývají inženýři strojového učení model zobecnění.
Pojďme si popovídat:
(+420) 246 019 749
