Применение машинного обучения повышает безопасность, эффективность и улучшает качество обслуживания пассажиров. Транспортная отрасль должна соответствовать требованиям современного мира. Использование машинного обучения является ключевым элементом развития транспортной отрасли, умного города и беспилотного транспорта. Оно помогает оптимизировать маршруты, предсказывать пробки, анализировать поведение водителей и пассажиров, а также создавать интеллектуальные системы управления трафиком.
Машинное обучение, искусственный интеллект, информационные технологии, транспорт, «умный город»
1. 17 примеров применения машинного обучения в 5 отраслях бизнеса [Электронный ресурс]. — URL: https://cloud.vk.com/blog/17-primerov-mashinnogo-obucheniya (дата обращения: 04.05.2024).
2. Пять примеров успешного использования ИИ на производстве [Электронный ресурс]. — URL: https://trainingdata.ru/journal2/tpost/urtxzzlga1-pyat-primerov-uspeshnogo-ispolzovaniya-i (дата обращения: 05.05.2024).
3. Все, что вы хотели знать о задаче определения остаточного ресурса оборудования [Электронный ресурс]. — URL: https://habr.com/ru/articles/717812/ (дата обращения: 07.05.2024).
4. Как Big Data с Machine Learning борются с пробками и улучшают дороги [Электронный ресурс]. — URL: https://bigdataschool.ru/blog/big-data-machine-learning-iot-transport-traffic.html (дата обращения: 07.05.2024).
5. Беспилотные автомобили [Электронный ресурс]. — URL: https://trainingdata.ru/markup-dark-side-ml/tpost/mmn0trt9o1-bespilotnie-avtomobili (дата обращения: 07.05.2024)
6. Собянин рассказал, какие инновационные сервисы внедрят в московском транспорте [Электронный ресурс]. — URL: https://www.mos.ru/mayor/themes/2299/10886050/?utm_source=search&utm_term=serp (дата обращения: 07.05.2024).
