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Launch – Machine Learning at 240 MPH
फरवरी 16, 2018
प्रक्षेपण परामर्श तेजी लाने के फैसले के लिए श्मिट पीटरसन दौड़ के मोर्चे पर मोटरस्पोर्ट्स रखने के लिए ।
क्या तुमने कभी एक मोड़ पर एक धीमी चालक के पीछे गया है, घुमावदार सड़क, मील के लिए पारित करने में असमर्थ? तुम चींटियों मिलता है । गुजरता है कि हर मिनट के साथ, आप और अधिक उत्कट इच्छा आप ड्राइव के शुरू में उनके सामने मिल गया था ।
अब कल्पना अपनी पूरी आजीविका पैक के मोर्चे पर किया जा रहा पर निर्भर करता है । यह वही है जो यह Verizon IndyCar श्रृंखला ड्राइवरों के लिए की तरह है । जहां आप दौड़ शुरू जहां तुम खत्म पर एक बड़ा प्रभाव हो सकता है ।
प्रत्येक दौड़ सप्ताहांत, टीमों के लिए प्रारंभिक ग्रिड है, जो क्रम में सबसे तेजी से गोद समय के अनुसार प्रत्येक चालक स्थानों निर्धारित करने के लिए गोद योग्यता पर घंटे खर्च करते हैं । पैक शुरू के सामने मंच की गारंटी नहीं है, लेकिन हो सकता है पैक के पीछे जा रहा है पर काबू पाने के लिए कठिन है, विशेष रूप से एक सड़क पाठ्यक्रम है जो आम तौर पर पारित करने के लिए कम अवसर प्रदान करता है पर । के खतरों है कि यातायात के पीछे जा रहा है जब दुर्घटनाएं होती है और दुर्घटनाओं के लिए अवसर दौड़ के पीछे से गुणा करने के लिए जोड़ें ।
यदि एक महत्वपूर्ण दौड़ लक्ष्य को सामने तीन पदों (P1-3) में अर्हता प्राप्त है, कैसे एक टीम अपने प्रदर्शन को प्रभावित कर सकता है कि लक्ष्य को प्राप्त करने? यही सवाल श्मिट पीटरसन मोटरस्पोर्ट्स (एसपीएम) टीम लगातार खुद से पूछते हैं ।
एसपीएम INDYCAR सर्किट पर सबसे तकनीकी रूप से उंनत रेसिंग टीम होना करना है । यह लक्ष्य सिर्फ होंठ सेवा नहीं है-यह ईंधन जीतने के लिए एक रणनीति है कि कार और चालक दल से परे चला जाता है, प्रणालियों और डेटा के लिए महत्वपूर्ण निर्णय है कि गाइड ।
प्रत्येक दौड़ एक नया ट्रैक, कार विन्यास, और अज्ञात स्थितियों के साथ एक नई चुनौती प्रस्तुत करता है । यह बारिश होगी? यदि यह बादल है, कितना कूलर ट्रैक सतह होगा? कितनी तेजी से है कि कोने बनाम इस कोने में हवा है?
यह इकट्ठा करने और racecar के 300 से संभव के रूप में अधिक डेटा के रूप में प्रक्रिया आवश्यक है + अभ्यास के दौरान सेंसर जल्दी से अर्हता प्राप्त करने से पहले समायोजन करने के लिए. सेंसर विभिन्न घटकों पर तापमान से कोणों और टोक़ के लिए सब कुछ उपाय. इन सभी इष्टतम पर्वतमाला है, लेकिन वे परिवेश मौसम और ट्रैक शर्तों के आधार पर भिंन हो सकते हैं ।
इन सभी ट्यूनिंग tweaks तेजी से बनाया जाना चाहिए, गोद के एक जोड़े के बीच । नए विंयास का दस्तावेजीकरण, और जिसके परिणामस्वरूप प्रदर्शन, रेसिंग की ओर है कि कई दर्शकों को नहीं देख रहा है । फिर भी यह बहुत ऊंचे दांव है ।
हाल ही में जब तक, racecars पर समायोजन के कई ड्राइवर की प्रतिक्रिया मैनुअल स्प्रेडशीट, त्वरित गणना, और अनुभव के वर्षों के आधार पर निर्णय से डेटा के साथ संयुक्त के आधार पर किए गए थे ।
अभिनव समाधान के लिए गैरेज के बाहर खोज, एसपीएम के साथ भागीदारी की परामर्श समूह लॉंच मशीन लर्निंग और उन्नत Analytics के लिए Roseville-आधारित प्रत्यक्ष प्रौद्योगिकी का एक प्रभाग.
कुंजी प्रदर्शन ड्राइवरों को समझने के लिए, डेटा पर अंतर्दृष्टि प्रदान करने और अद्वितीय डेटा मॉडल का निर्माण करने के लिए निर्मित डैशबोर्ड लॉन्च करें. "हम अभ्यास सत्र और ऐतिहासिक डेटा से नए डेटा के साथ डेटा मॉडल ईंधन जारी रखा," प्रक्षेपण परामर्श डेटा इंजीनियर Babak Sanaee । "हम तो सेंसर डेटा पर मशीन सीखने का उपयोग करने के लिए अद्वितीय हर गोद में, हर मोड़ पर उत्पादित टेलीमेट्री के आधार पर प्रदर्शन की भविष्यवाणी शुरू किया."
इंजीनियरों जल्दी से योग्यता गोद पैदा करने, कार और दौड़ की रणनीति के लिए समायोजन करने के लिए परिणामों का उपयोग करें ।
मॉडल में अधिक डेटा, अधिक सटीक परिणाम समय के साथ हो जाएगा । इस सुविधा के लिए, लॉंच टेलीमेट्री को अधिक आसानी से निगलने के लिए क्लाउड आधारित डेटा प्लेटफ़ॉर्म तैयार कर रहा है । रीयल-टाइम analytics प्रक्रिया सैकड़ों डेटा फ़ीड्स के रूप में वे प्रत्येक टीम के तीन होंडा चालित racecars पर सेंसर से स्ट्रीम करते हैं. दौड़ इंजीनियरों को कार पर अधिक ध्यान केंद्रित करने में सक्षम हो जाएगा-और चेकर झंडा को हो रही है-मैनुअल डेटा प्रविष्टि और प्रसंस्करण के बोझ के बिना ।
The promising results led Schmidt Peterson Motorsports and Launch to announce last week a multi-year extension of their technical team partnership. The announcement was made in Indianapolis, IN during the 2018 Livery Unveiling at Lucas Oil Stadium – the home of the Indianapolis Colts. वीiew फेसबुक लाइव इवेंट का एक रिप्लेस यहां पर है । अंय टीम एसोसिएट्स लुकास तेल, तीर इलेक्ट्रॉनिक्स, राष्ट्र, सरू, लेनोवो, कॉपर चंद्रमा कॉफी, और नए युग टोपियां शामिल हैं ।
, Wud Pocinwong, सीईओ, प्रक्षेपण परामर्श "हम एसपीएम के साथ हमारे लंबे रिश्ते को तकनीकी टीम पर विश्लेषिकी & मशीन सीखने के साथी के रूप में जारी करने के लिए पंप कर रहे हैं" कहा । "यह बहु वर्ष विस्तार हमें इंटेलिजेंट सिस्टम है कि दौड़ दिवस फैसलों में तेजी लाने के प्रक्षेपण का अवसर देता है."
लॉंच उंनत विश्लेषिकी हमारे ग्राहक समाधान के कई भर में उपयोग कर रहा है । उन सभी को नहीं रेसिंग के दर्शक खेल उत्साह है, लेकिन वे बस के रूप में मिशन-ग्राहकों को जो इन समाधानों से सशक्त है के लिए महत्वपूर्ण हैं । प्रक्षेपण प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग कर रहा है भावना विश्लेषण, इकाई पहचान, और ग्राहक सहायता में सुधार की सेवा में शाब्दिक वर्गीकरण प्रदान करते हैं । वॉइस-टू-टेक्स्ट प्रोसेसिंग कॉल, फीडबैक और अन्य मानवीय अंतर्दृष्टि को टाइप कर सकती है । रूटिंग और परेशानी टिकटों की प्राथमिकता, विशिष्ट ग्राहक समस्याओं, रिक्तिपूर्व समाधानों का लक्ष्यीकरण, और उत्पादकता वृद्धि सभी मशीन सीखने और पूर्वानुमानित विश्लेषिकी के साथ बढ़ाया जा सकता है । सामाजिक सुन, अग्रणी एज बुद्धिमान एल्गोरिदम द्वारा संचालित है, कंपनियों को अपने ग्राहकों के साथ कनेक्ट करने के लिए सवालों का जवाब, समस्याओं को हल करने के लिए, और वास्तविक समय में एक अद्वितीय और व्यक्तिगत संबंध स्थापित करने के लिए एक रास्ता दे देंगे ।
मशीन लर्निंग आंतरिक संचालन के रूप में अच्छी तरह से अनुकूलन है । रीयल-टाइम सहयोग और दस्तावेज़ प्रबंधन समाधान क्लाउड पर टीम में संचार और समंवय को बेहतर बनाते हैं । लेकिन मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (ऐ) एल्गोरिदम टीमों के अनुकूलन, पैटर्न की भविष्यवाणी, और योजना के रूप में मदद के रूप में अगले स्तर तक व्यापार उत्पादकता ले जा सकते हैं ।
, प्रक्षेपण डेटा वैज्ञानिक जारेड Endicott "कृत्रिम बुद्धि और मशीन सीखने के उद्भव जल्दी से एक अनिवार्य में एक नवीनता से morphed है" कहा । "यह एक जिज्ञासु और विचित्र दायरे है कि व्यापार से विज्ञान गल्प के साथ और अधिक जुड़ा हुआ करता था, लेकिन अब एअर इंडिया के साथ फ़्लैश ट्रेडिंग बांड से सब कुछ के लिए इस्तेमाल किया जा रहा है बॉट के साथ preventative रखरखाव गबन और मशीन दृष्टि का उपयोग कर हवा टर्बाइनों । फर्मों और संगठनों को लग रहा है कि वे धूल में छोड़ दिया जाएगा अगर वे उंनत विश्लेषिकी की तेजी से विकसित दुनिया के लिए अनुकूल नहीं है । मैं हालांकि स्वीकार किया है, कुछ नहीं मैं अब तक उंनत विश्लेषिकी में का सामना करना पड़ा है एक ऐ के रूप में काफी महाकाव्य-बढ़ाया Indy २४० मील प्रति घंटे जा रही कार के रूप में है. "
प्रक्षेपण परामर्श समूह के बारे में
प्रक्षेपण, प्रत्यक्ष प्रौद्योगिकी के एक प्रभाग, एक अनुभवी और संचालित प्रौद्योगिकी और परामर्श फर्म एक मिशन के साथ बुद्धिमान अनुभव है कि विकास में तेजी लाने के बनाने के लिए है । अभ्यास क्षेत्रों में एडवांस्ड एनालिटिक्स & मशीन लर्निंग, बिजनेस कंसल्टिंग, क्लाउड डेवलपमेंट & इंटीग्रेशन, कस्टमर एक्सपीरियंस, और ऑपरेशन & सपोर्ट शामिल हैं । हमारी तेजी से तैनाती टीमों छोटे और फुर्तीली तो हम तेजी से कदम है और प्रभाव का आकार दिया है । कृपया हमें यात्रा पर launchcg.com
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