Tuesday, March 5, 2024
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यहां बताया गया है कि कैसे उबर भारतीय सड़कों के लिए अपने एल्गो को ट्यून करता है, आईटी न्यूज, ईटी सीआईओ

में भारत, नक्शे गतिशील रूप से परिवर्तन. एक दिन हम सड़क पर गाड़ी चलाते हैं और दूसरे दिन यह अवरुद्ध हो जाता है। राइडर्स यह सोचकर विवाद दर्ज करें कि ड्राइवर लंबा रास्ता अपना रहा है और उनसे अतिरिक्त शुल्क लिया जा रहा है। फिर कैसे उबेर भारतीय बाजार के लिए अपना एल्गोरिदम काम करते हैं जब सवार हमेशा सबसे छोटे मार्गों से जाना चाहते हैं?

हम कल्पना बेहरा, डिजिटाइजेशन की प्रमुख, उबेर के साथ एक आभासी साक्षात्कार में बैठे, जिन्होंने विस्तार से बताया कि उनकी टीम ने विशेष रूप से प्रौद्योगिकी का लाभ कैसे उठाया है। स्वचालन, वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए Uber के व्यवसायों में।

“एक एप्लिकेशन के रूप में उबेर का उपयोग करना वास्तव में आसान है, आप एक बटन दबाते हैं और काम पूरा करते हैं। लेकिन इसके पीछे दिमागी दबदबा काम है। मैं जीवन भर भारत में रहा हूं लेकिन वैश्विक समस्याओं को सुलझाने के लिए काम करता रहा हूं। एक बात जो मैंने सीखी है वह यह है कि भारत में यहां की समस्याएं उतनी अनोखी नहीं हैं जितनी हम सोचते हैं। दुनिया भर के लोग सबसे तेज़ मार्ग लेना चाहते हैं और जल्द से जल्द अपने गंतव्य तक पहुँचना चाहते हैं, ”बेहरा ने कहा।

“दुनिया में हर जगह, सड़क व्यवस्था किसी न किसी कारण से लगातार बदल रही है। इसलिए मानचित्र डेटा को ताज़ा रखने और समय-समय पर होने वाले इन सभी गतिशील परिवर्तनों को ध्यान में रखने की समस्या को हल करना कोई आसान समस्या नहीं है, ”उसने कहा।

उबेर इस समस्या को हल करने के लिए दो-तरफ़ा तरीका अपनाता है। कंपनी अपने ग्राहकों से फीडबैक मांगती है, मुख्य रूप से ड्राइवर, क्योंकि वे जमीन पर हैं और वास्तविक दुनिया में उबर के लिए आंखें और कान हैं। Uber ड्राइवरों के साथ काम करके वास्तविक समय में होने वाले किसी भी बदलाव को समझने के लिए काम करता है। और दूसरा तरीका इसके स्वचालित सिस्टम के माध्यम से है।

“एआई कई समस्याओं की रीढ़ है जिन्हें हम उबर के भीतर सभी व्यवसायों में हल करते हैं। मेरी टीम एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा के संश्लेषण पर काम करती है। क्योंकि आपको इन एमएल मॉडलों का प्रशिक्षण शुरू करने के लिए मानवीय निर्णय की आवश्यकता है। हम हर साल लाखों डेटा पॉइंट्स को लेबल करते हैं और यह सिस्टम को कुशल बनाता है, वैयक्तिकरण में मदद करता है और ग्राहक अनुभव में सुधार करता है,” उसने कहा,

ये स्वचालित सिस्टम फ़्लैग बदलते हैं क्योंकि वे लगातार पैटर्न ट्रैक कर रहे हैं। एक बार फ़्लैग किए जाने के बाद, या तो किसी ऑटोमेटेड सिस्टम द्वारा या ग्राहकों के माध्यम से Uber को मिली प्रतिक्रिया से, इसकी टीमें इन डेटा बिंदुओं की जांच करने और उचित कार्रवाई करने पर काम करती हैं।

जिस तरह से यह सब वास्तविक समय में समस्याओं को हल करने के लिए किया जाता है, यह सुनिश्चित करता है कि ग्राहकों को सबसे तेज़ और सुरक्षित मार्ग मिल सके।

“हमारे सिस्टम हमेशा सबसे तेज़ और सुरक्षित मार्ग खोजने की कोशिश कर रहे हैं। वे ग्राहक के लिए उस मार्ग की पहचान करने के लिए अनुकूलित हैं और हमारे ड्राइवरों को प्रौद्योगिकी पर भरोसा करने और इसके द्वारा दिए गए सुझावों को स्वीकार करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। हमारे मूल्य निर्धारण मॉडल काफी परिष्कृत हैं। यह न केवल दूरी बल्कि गंतव्य तक पहुंचने में लगने वाले समय को भी ध्यान में रखता है, इसलिए कुल मिलाकर यह एक उचित प्रणाली है।

लेकिन जिस क्षण आप इसमें इंसान, पैसा, सुरक्षा जोड़ दें। विवाद उत्पन्न होते हैं और अपेक्षाओं का गलत संरेखण समय-समय पर होता है। और जब ऐसा होता है तो राइडर और ड्राइवर दोनों कीमत या लागत के लिए विवाद खड़ा कर सकते हैं। जिसके बाद विवाद हमारी कम्युनिटी ऑपरेशंस टीम के पास जाता है जो जांच करती है और कार्रवाई करती है, ”उसने निष्कर्ष निकाला।

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