S pomocou umelej inteligencie dokážu logistické platformy rozpoznať vzory za dokončenými objednávkami nákladu. Ak je objem údajov dostatočne veľký, možno ich použiť na výpočet trhových cenových návrhov, ktoré môžu odosielatelia, špeditéry alebo dopravcovia použiť na výrazné zlepšenie svojej obchodnej pozície. Ako jedna z najväčších digitálnych logistických platforiem v Európe je Trans.eu jedným z priekopníkov v tejto oblasti.
Umelá inteligencia môže ľudí potešiť: zoznamky už dávno objavili strojové učenie na zlepšenie výsledkov vyhľadávania osamelých sŕdc. Vďaka masívnym investíciám do reklamy a technológií získali poprední predajcovia v tomto segmente veľké podiely na trhu a počet používateľov. Len Parship má údajne viac ako 4,5 milióna členov, čo dáva algoritmom solídnu databázu.
Ale nielen osobné šťastie profituje z výdobytkov digitalizácie. Nájdenie správnych prepravných partnerov a určovanie správnych cien prepravy môže byť tiež optimalizované pomocou inteligentných algoritmov. A tu závisí kvalita výsledkov od množstva dostupných údajov. Čím vyšší je počet prepravných objednávok dokončených každý deň, tým viac informácií môže algoritmus použiť pre svoju prácu – a tým presnejšie budú jeho výsledky.
Poučenie z predchádzajúcich údajov
Platforma Trans.eu, ktorá pôsobí v celej Európe, je založená na údajoch a otázkach 40 000 používateľov. Táto skupina údajov je analyzovaná strojovým učením. Trans.eu vyvinul výkonný algoritmus, ktorý sa „učí“ správanie účastníkov trhu pomocou údajov z minulosti. Na tomto základe je vytvorený model, pomocou ktorého je možné na základe naučených pravidiel určiť cenové návrhy budúcich trás.
V praxi to znamená, že inteligentné algoritmy porovnávajú uložené ponuky a akcie a na základe toho vytvárajú návrhy na aktuálne ceny dopravy. Zohľadňujú faktory, ako sú trasy, časové aspekty, spotové a štandardné ponuky a ďalšie faktory. To dáva všetkým stranám permanentnú kontrolu na neustále sa meniace trhové ceny – ideálny základ pre cenové rokovania. Ďalšie výhody oceňovania pomocou strojového učenia sú tiež zrejmé: používanie algoritmu šetrí zákazníkovi (výrobcovi alebo prepravnej spoločnosti) značné množstvo času, pomáha predchádzať chybám a zvyšuje efektivitu. Ďalšou výhodou je, že znalosti sa nestrácajú pri zmene zamestnancov. Pretože sa algoritmus Trans.eu naučil správanie na základe údajov z minulosti, z týchto znalostí bude profitovať aj nový zamestnanec.
Pojem „umelá inteligencia“
Umelá inteligencia (AI) je jedným z megatrendov digitalizácie, no presný význam umelej inteligencie je mnohým zainteresovaným stranám nejasný: v ľudskom mozgu je asi 100 miliárd neurónov, ktoré sú navzájom prepojené. Prenos informácií medzi neurónmi prebieha pomocou elektrických impulzov. To umožňuje ľuďom učiť sa, vyvodzovať závery a myslieť abstraktne. V takzvanej „umelej inteligencii“ sú neuróny nahradené umelými neurónmi a trénované pomocou algoritmov. Ľudská inteligencia však nie je replikovaná – strojové učenie sa používa na to, aby sa naučilo rozpoznávať vzory na základe rôznych údajov.
Strojové učenie sa môže napríklad automaticky naučiť súbor pravidiel na základe tréningových údajov. Spoločnosti tak ušetria ručné vytváranie šablóny a súvisiace úsilie, ako je definovanie pravidiel, kontrola a interpretácia. Kvalita tréningových dát je kľúčová pre úspech.
Učte sa bez memorovania
Pri vývoji modelu strojového učenia sú obzvlášť náročné dve úlohy. Medzi ne patrí takzvaný výber charakteristík, čo znamená výber podmnožiny relevantných charakteristík súboru údajov z mnohých charakteristík predchádzajúcich zamestnaní v doprave. Ide napríklad o výber destinácie, hmotnosti alebo druhu dopravy. Druhou náročnou úlohou je takzvaná „nadadaptácia / neadaptácia“. Model musí byť dostatočne matematicky zložitý, aby sa naučil ľudské správanie. Nemali by ste sa však učiť memorovaním. Požadované riešenie nazývajú inžinieri strojového učenia model zovšeobecnenia.
Poďme sa porozprávať:
(+421) 233 006 762
