Cómo optimizar el rendimiento del aeropuerto con el aprendizaje automático

¿Cómo se puede aprender a aplicar métodos de aprendizaje automático, plantear un problema, elegir un modelo, buscar datos para entrenarlo y simplificar la operación de los aeropuertos en un par de meses, habiendo encontrado una conexión entre los índices bursátiles y el número diario de pasajeros? Más fácil de lo que parece.

Nuestro equipo ha estado desarrollando aplicaciones durante más de diez años que controlan la operación de los aeropuertos más grandes: Frankfurt, Dublín, Manila, Yakarta, Miami, Beijing. Los aeropuertos utilizan aplicaciones para la gestión óptima de los recursos, la organización del trabajo y el control del flujo de información del aeropuerto y la coordinación de los horarios de los vuelos.

Aeropuertos usando nuestras aplicaciones
Aeropuertos usando nuestras aplicaciones

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DAX

Deutscher Aktienindex – German stock index – . .

DAX, Yahoo Finance. 2018 2019 , kaggle. , . , .

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MAE

Mean Average Error

DAX . . () (). MAE . . MAE, score ( DAX + ) .

Gráficos de regresión lineal con turno DAX de 15 días
Linear Regression DAX 15

, DAX 15 . , , MAE. Gradient Boosting 297 . , .

pickle, REST API Docker-. , 15 , DAX, , . . .

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