Marcus Schepke (online: Marcus Shepherd) összefoglalta, hogyan alkalmazza a Wolt a gépi tanulást a háromszereplős piactér – vásárlók, kereskedők és futárok – összekapcsolására több mint 30 országban. A hangsúly az átfogó kiszállítási időbecsléseken (ETA) van: ezek adják a vásárlói ígéretet és határozzák meg a működési költségeket, hiszen a késések visszatérítésekbe és ügyfélszolgálati terhekbe kerülnek, a túl konzervatív becslés pedig megrendelések elvesztését okozhatja.
Modellezésben a csapat XGBoost alapú fákból áttért neurális hálókra kategória‑beágyazásokkal és Huber‑veszteséggel, ami körülbelül 6%-os pontosságnövekedést eredményezett, és mintegy tíz hét alatt éles, A/B tesztelt MVP‑t hoztak a piacra. Kiegészítő rendszerek javítják a térképes útvonal‑időbecsléseket (OSM korrekciók), előre jelzik a pickup és szolgáltatási időket, és ezek táplálják a jármű‑útvonal optimalizáló algoritmusokat. A robot- és drónpilótaprojektek az autonóm kézbesítés felé mutatnak; a bővülést berlini és helsinki fejlesztési központok is támogatják.
AI generated summary - by rentiT