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从数理统计到机器学习——滴滴出行大数据预测体系分享与交流
录制于:

| 作者 张凌宇 发布于 2017年5月17日 | 道AI风控、Serverless架构、EB级存储引擎,尽在ArchSummit!
46:33

概要
在互联网交通中,该如何运用数理统计与机器学习。滴滴出行平台上有着近 3 亿乘客,超过 1500 万车主与司机。如何运用数理统计、机器学习等算法技术可准确预测出某一区域内人口流动状态,准确地预测用户需求,及时合理地调度运力是滴滴的核心课题之一。

个人简介

张凌宇,2012 年加入百度,任搜索策略算法研发工程师;2013 年加入滴滴,高级算法工程师、出租车策略算法方向技术负责人、策略模型部资深技术专家,利用机器学习和大数据技术设计并主导实现了多个公司级智能系统引擎,如基于组合优化的订单分配系统、基于密度聚类与全局优化的运力调度引擎、流量引导与个性化推荐引擎、“猜您去哪”个性化目的地推荐系统等。参与公司十多项技术创新专利研发、申请。擅长利用数学建模、业务模型抽象、机器学习等解决实际业务问题。

QCon是由InfoQ主办的全球顶级技术盛会,每年在伦敦、北京、东京、纽约、圣保罗、杭州、旧金山召开。自2007年3月份首次举办以来,已经有包括传统制造、金融、电信、互联网、航空航天等领域的近万名架构师、项目经理、团队领导者和高级开发人员参加过QCon大会。

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