Машинное обучение применяется на всём цикле заказа автомобиля в Яндекс.Такси, и число компонентов сервиса, работающих благодаря ML, постоянно растёт. Чтобы строить их единообразно, нам потребовался обособленный процесс. Руководитель службы машинного обучения и анализа данных Роман Халкечев рассказал про препроцессинг данных, применение моделей в продакшене, сервис их прототипирования и сопутствующие инструменты.
— На мой взгляд, какие-то новые вещи намного проще воспринимаются, когда их рассказывают на каком-нибудь простом примере. Поэтому, чтобы доклад не был сухим, я решил рассказать про одну из задач, которые мы решаем. На её примере я покажу, почему мы действуем именно так.
Давайте сформулируем проблему. Есть пользователи Такси, которым нужно добраться из точки А в точку Б, и есть водители, которые готовы за определенную сумму доставлять этих пользователей из точки А в точку Б. У пользователя есть несколько состояний, в которых он находится. Он вызывает такси, выбирает точку А, точку Б, тариф и так далее, производит посадку в такси, едет, и наконец, производит высадку. Cегодня я бы хотел поговорить про посадку в автомобиль и проблемы, которые могут при этом возникать.
