В век информационных технологий машинное обучение и глубокое обучение становятся все более и более важными с точки зрения анализа данных. Для более высокой точности и точности данные требуются в больших количествах. Для сбора этих данных непрерывно работают миллиарды датчиков с единственной целью, включая Интернет вещей.
Многие из основных продуктов на рынке зависят от машинного обучения и устройств IoT. «Карты Google» — это одно из навигационных приложений, для точной работы которого требуется много данных и интеллектуальных алгоритмов.
Данные Google Maps обеспечивают преимущество навигации
Обширные данные Google Maps позволяют предлагать лучшие направления, чем большинство других навигационных систем, распространенных до сих пор.
Опрос показывает, что люди в основном используют его в качестве предпочтительного навигационного приложения, потому что считают, что оно предлагает лучшие направления (25%).
В большинстве стран Google Maps является функцией по умолчанию, которая помогает людям и отраслям ориентироваться на своем пути.
Основные функции, такие как спутниковые изображения, карты улиц, интерактивные панорамные виды улиц с углом обзора 360°, дорожная обстановка в реальном времени и планирование маршрута. для пеших, автомобильных, велосипедных и воздушных (в бета-версии) или общественных транспортных средств и т. д. очень эффективно удовлетворяют многочисленные и разнообразные потребности пользователей.
Все эти функции разрабатываются с использованием алгоритмов машинного обучения. Итак, давайте подробнее рассмотрим, как эти функции обеспечивают точные результаты и улучшают качество обслуживания.
Функция Multi-Stop Route Optimization Google Maps использует три основных алгоритма поиска кратчайшего пути: алгоритм Беллмана-Форда, алгоритм Дейкстры и алгоритм Флойда-Уоршалла и отслеживает кратчайший путь, предоставляя пользователю информацию о наилучшем маршруте. для поездки с несколькими остановками. Очень выгодно для предприятий, занимающихся очень крупномасштабными логистическими операциями. Они могут очень легко управлять несколькими доставками в разных точках, экономя много времени и денег.
Транспортные условия в реальном времени
Эта функция является дополнением к функции навигации по маршруту. Чтобы сделать его более эффективным, Google предоставляет условия трафика в реальном времени. Ониспользует исторические данные о дорожном движении и активные мобильные телефоны на этом конкретном маршруте. для идентификации трафика. «Waze», дочерняя компания Google, добавила дополнительные параметры, такие как дорожно-транспортные происшествия, посты полиции и т. д., к функции управления дорожным движением в реальном времени, обеспечивая еще более оптимальный путь к пользователю.
Датчики, присутствующие в смартфонах, предоставляют более важные данные, такие как текущее местоположение и т. д., которые помогают картам определять скорость пользователя и его местоположение.
Со всеми собранными данными достаточно простой математики, чтобы рассчитать время и предсказать кратчайший путь к месту назначения с помощью модели машинного обучения.
Теперь возникнет вопрос, как карта Google собирает такой большой объем географических данных?
Эту задачу выполняет «Замочная скважина» — другая дочерняя компания Google. Он собирает спутниковые изображения в разных позициях. Эта огромная база данных включает Карты Google с дополнительной функцией увеличения и увеличения.
Опять же, он использует глубокое обучение для обработки этой огромной информации.
Кроме того, Google также использует собственные автомобили специального назначения, оснащенные картографическими датчиками, которые непрерывно ездят по дорогам с единственной целью сбора навигационных данных на дорогах.
Они проехали до пяти миллионов миль до сих пор. Каждый диск генерирует два вида данных: во-первых, это фактический маршрут, пройденный автомобилями, а во-вторых, это фотографии. Вместе с этим Google предоставляет еще одну функцию — просмотр улиц.
Важной особенностью фотографий в Просмотре улиц является то, что Google может запускать алгоритмы, которые извлекают дорожные знаки и даже могут вставлять их на глубокую карту в своем инструменте Atlas.
Google также собирает данные от самих пользователей, такие как изображения близлежащих мест, и просит нескольких людей идентифицировать и подтвердить их для улучшения просмотра улиц.
На данный момент кажется, что машинное обучение будет постоянно играть активную роль в будущих разработках, которые еще предстоит сформировать в формировании того, как мы познаем мир и как мы живем в нем.
