Se enfocará en un caso de uso - el tiempo estimado de entrega (ETA) - pero también hablará de aspectos como organización, herramientas y aprendizajes, entre otros.
Se usan modelos para predecir el tiempo de preparación de un restaurante, el tiempo de viaje de un mensajero o el tiempo total de entrega.
Estas predicciones se utilizan luego para diferentes casos de uso: para mejorar la eficiencia de sus operaciones -utilizan modelos de ML para elegir qué mensajería y tienda entregar un pedido- y para mejorar la experiencia de usuario de socio y cliente.
Por ejemplo, uno de los restaurantes podría tardar 8 minutos en preparar un pedido. Pero si algo cambia en un día cualquiera, digamos como ejemplo que el FC Barcelona juega contra el Real Madrid y su restaurante está lleno de clientes y pedidos de Glovo, entonces se pueden esperar tiempos de preparación más altos. El ML encontrará una solución escalable, sólida y precisa para calcular estas agregaciones en tiempo real y resolver posibles problemas que surjan para darles solución inmediata.
¿Quieres saber cómo funciona el Machine Learning que utiliza Glovo? No te pierdas la sesión de Francisco Rodríguez Drumond, Senior Data Scientist, el día 16 de noviembre a las 18:30.
✅ Esta sesión será online: es en directo.
✅ No hace falta que conectes tu cámara.
✅ Durante la charla podrás preguntar todas las dudas que tengas al ponente y las irá resolviendo. ¡Aprende en directo!
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