Знание вероятности событий важно при планировании работы такси, потому что это позволяет:

• Быстрее находить исполнителей для заказов. 1 Когда появляется новый пин (то есть пользователь только вводит данные о заказе в приложение), алгоритмы машинного обучения оценивают вероятность того, что далее последует заказ, и решают, учитывать ли его при буферном поиске водителей. 1 Это даёт возможность найти машину заранее, а когда пользователь нажмёт кнопку заказа — тут же сделать предложение подходящему водителю. 1
• Оптимизировать время простоя водителей. 2 Например, если вызвать такси, и рядом с клиентом есть две свободные машины: одна будет ехать к нему пять минут, другая — семь. 2 Если отправить к клиенту первую машину, то вторая будет ждать следующий заказ 10 минут. 2 А если отправить вторую, то первая будет ждать следующего клиента всего четыре минуты. 2
• Динамически регулировать стоимость заказов. 23 Например, если в городе идёт дождь, то спрос на такси увеличивается в пять раз. 2 Если ситуация в районе становится критической, то есть машин не хватает, то специальный алгоритм автоматически повышает цену. 2