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#machinelearning#predictivemodeling#deutschebahn
38C3 - Wann klappt der Anschluss, wann nicht und wie sagt man Chaos vorher?
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- Presented by Theo Döllmann
Intermediate. Assumes working knowledge.
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AI and machine learningComputer scienceClassic machine learningData engineering and warehouses
Theo Döllmann demonstrates how to build a machine learning model to predict train connection reliability using a massive dataset of train journeys.
media.ccc.de/v/38c3-wann-klappt-der-anschluss-wann-nicht-und… Gut 1 Mrd. Datenpunkte zu Zugfahrten, wie kann man damit das Zugfahren verbessern? Wir versuchen, die Zuverlässigkeit von Zugverbindungen vor der Buchung zu prognostizieren. Um allen Bahnfahrenden zu helfen, wollen wir auf Basis eines Kriesel-Artigen Datensatz vorhersagen, welche Anschlusszug verpasst wird und welcher nicht. Dafür schauen wir uns die Verspätungsdaten ganz genau an, um prädiktive Faktoren für Verspätungsvorhersagen zu finden. Wir schauen uns ein paar Techniken für kategorische Datentypen an, bauen ein Machine-Learning-Modell und werden dann nachweisen, ob dieses etwas taugt. Theo Döllmann events.ccc.de/congress/2024/hub/event/wann-klappt-der-anschl… #38c3 #Science Licensed to the public under creativecommons.org/licenses/by/4.0Why it's here
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