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Prévoir le coût des courses de taxi grâce à l'apprentissage automatique - L'objet de l'étude est un ensemble de données contenant les courses de taxi dans la ville de New York pour l'année 2023

Francese · Tascabile

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Descrizione

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Les taxis font partie intégrante de la société moderne. Prévoir le coût des courses est d'une grande importance pour les passagers, les chauffeurs de taxi et les compagnies de taxi. Cela permet aux passagers de planifier leurs dépenses et d'éviter les prix élevés inattendus. Pour les chauffeurs de taxi, cela permet d'optimiser leur travail, de choisir des itinéraires plus rentables et d'augmenter leurs revenus. Pour les compagnies de taxis, elle permet de gérer les prix, d'attirer plus de clients et d'augmenter leurs bénéfices. En outre, la prévision du coût des courses de taxi peut être utile aux autorités municipales lors de la planification des infrastructures de transport et de l'élaboration des programmes de transport public urbain. L'application de l'apprentissage automatique à la prévision des tarifs des taxis peut prendre en compte de nombreux facteurs tels que la distance, l'heure de la journée, les conditions météorologiques, le niveau de la demande et bien d'autres, afin de créer des prévisions plus précises et plus fiables. Ainsi, prédire le coût des courses de taxi à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique est une tâche urgente qui peut bénéficier à la fois aux utilisateurs individuels et à la société dans son ensemble.

Info autore










Je m'appelle Anna Marus et je suis née dans la petite ville de Soligorsk, en République du Belarus. Dès mon plus jeune âge, j'ai été passionnée par les mathématiques et les sciences exactes. J'ai obtenu mon diplôme à la faculté de mécanique et de mathématiques, où j'ai rédigé cet article. Je travaille actuellement comme analyste. Pendant mon temps libre, j'aime me promener dans la nature et faire du sport.

Dettagli sul prodotto

Autori Anna Marus
Editore Editions Notre Savoir
 
Lingue Francese
Formato Tascabile
Pubblicazione 29.12.2024
 
EAN 9786208511715
ISBN 9786208511715
Pagine 68
Categoria Scienze naturali, medicina, informatica, tecnica > Matematica > Analisi

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