Wann klappt der Anschluss, wann nicht und wie sagt man Chaos vorher?

Entdecke in diesem 42-minütigen Vortrag vom 38C3 (Chaos Communication Congress), wie über 1 Milliarde Datenpunkte zu Zugfahrten genutzt werden können, um das Bahnfahren zu verbessern. Lerne, wie die Zuverlässigkeit von Zugverbindungen vor der Buchung prognostiziert werden kann, indem Verspätungsdaten analysiert werden, um vorherzusagen, welche Anschlüsse verpasst werden und welche nicht. Tauche ein in die Analyse prädiktiver Faktoren für Verspätungsvorhersagen, die Anwendung von Techniken für kategorische Datentypen und den Aufbau eines Machine-Learning-Modells. Referent Theo Döllmann demonstriert, wie diese Methoden dazu beitragen können, Bahnreisenden zu helfen und das Chaos im Zugverkehr vorherzusagen. Der Vortrag ist unter einer Creative Commons Lizenz (CC BY 4.0) verfügbar.