Представлено: Сиддхарт Сингараджу, Шупинг Ван, Приядаршани Докхале, Рэй Коден Меркуриус Всем привет, мы инженеры-строители из Университета Торонто. В этой статье мы дадим краткое представление о том, что мы, как энтузиасты Data Science, сделали, пытаясь проанализировать Bike Share Toronto. В современном мире каждая фирма, город, страна тем или иным образом сосредоточились на сокращении выбросов, пытаясь выбрать более экологичные альтернативы, обеспечивающие оптимальные решения..

Очень популярно использование машинного обучения для прогнозирования событий. У этой концепции много применений. Мы хотим предсказать погоду, чтобы быть готовыми к худшему, мы хотим предсказать, что акции принесут больше денег, предприятия хотят спрогнозировать продажи, чтобы они могли сосредоточиться на общей картине. Все это можно сделать с помощью машинного обучения. В этом исследовании давайте обсудим, как мы можем предсказать потребность в совместном использовании велосипедов,..