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Um ciclo de vida MLOps uniforme e robusto para compreender os padrões de deslocação

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O cliente,

Os valores fundamentais da GVB são a hospitalidade, a ligação entre pessoas e a fiabilidade. São estes valores que orientam os seus colaboradores na prestação de serviços de transporte público em Amesterdão e arredores. A GVB garante que a cidade de Amesterdão é acessível a todos. Com cerca de 5.000 colaboradores, incluindo trabalhadores temporários e prestadores de serviços externos, é uma das maiores entidades empregadoras de Amesterdão – e está entre as cinco melhores da cidade.

Cliente GVB
Setor Mobilidade & logística
Serviços AI Solutions
Parceiro The Cirqle
Ferramentas & técnicas Databricks, Azure DevOps

A nossa solução,

Um modelo de segmentação baseado nos padrões de deslocação dá à GVB mais informação sobre a forma como os passageiros se deslocam. Assim, a GVB pode, por exemplo, oferecer produtos de transporte adequados. O modelo tem de acompanhar as mudanças que ocorrem ao longo dos anos. É também importante implementá-lo de forma robusta, para que cumpra as normas de arquitetura de dados da GVB. 

Estabelecemos um ciclo de vida MLOps uniforme e robusto para que o modelo de segmentação possa ser colocado em produção e mantido de forma eficaz. Também criámos um fluxo de trabalho MLOps no Databricks, com vários modelos reutilizáveis.

Foi muito interessante poder melhorar o fluxo de trabalho do Databricks para projetos de machine learning através da implementação de um ciclo de vida MLOps robusto. Isto criou uma fundação sólida para estruturar futuros projetos de forma semelhante.
Koen Koopen Senior Data Scientist - Data Science Lab

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