Løsning
Bouvet har leverten en maskinlæringsmodell som predikerer hvor mange passasjerer som vil passere gjennom sikkerhetskontrollen. Modellen er av type “veiledet læring” (supervised learning) og er trent opp med historiske data om hvor mange fly som går i gitte tidsrom, hvor mange seter disse flyene har, kommende helligdager og inneklemte dager. Modellen ble bygget i Python med Keras og Tensorflow som de viktigste hjelpemidlene.
Resultatet fra modellen er en oversikt over totalt antall passasjerer som vil passere gjennom sikkerhetskontrollen hver halvtime: Dette er presentert i et PowerBI dashboard sammen med anbefalt antall åpne sluser, eller med andre ord hvor mange vektere man burde ha i sikkerhetskontrollen.
Bouvet sine konsulenter har hatt ansvar for blant annet:
- innhenting og bearbeiding av historiske treningsdata
- forbedring av datakvalitet
- utprøving og vurdering av forskjellige modeller og parametere
- utvikling, trening, produksjonssetting og monitorering av den endelige modellen
- visualisering av modellresultat i PowerBI
