Как использует машинное обучение, например, Яндекс.Еда? Что делают с накопившимися данными, что прогнозируют?

«Яндекс Еда» использует машинное обучение для оптимизации процессов доставки заказов. cdo2day.ru

С накопившимися данными алгоритмы машинного обучения сервиса показывают клиентам более точные прогнозы приготовления заказов в каждом отдельном ресторане. lenta.ru {6-host} Для этого используются навигационные маячки (биконы), которые за несколько секунд определяют, когда курьер пришёл за своим заказом в ресторан и забрал его. {6-host} {8-host} Биконы обмениваются со смартфоном курьера радиосигналами, и когда доставщик появляется в ресторане, информация о времени прибытия автоматически отправляется на сервер. {6-host} {8-host}

Также на основе этих данных алгоритмы машинного обучения подсказывают менеджерам ресторанов, как оптимизировать процессы выполнения заказов. cdo2day.ru Например, получать отчёты о том, где именно и на каком этапе происходят опоздания с доставкой продуктов. cdo2day.ru

Кроме того, в приложении «Яндекс Еды» алгоритмы машинного обучения создают ленту, которая учитывает интересы пользователей. thecode.media Например, двум пользователям в одной квартире сервис формирует ленту с небольшими отличиями — алгоритм предполагает, что заинтересует конкретного клиента. thecode.media