Можно ли на праворульном авто работать в такси?

При этом, как заявил министр, таксистам очевидно речь идет только о тех, у которых машины с левым рулем оставят междугородние перевозки дальностью более 50 км. Хотя в конце июля сам же Карабаев и предлагал запретить поездки между городами на такси. Свое предложение министр обосновал тем, что из-за таксистов падает популярность междугородних автобусных маршрутов. Такси предпочитают больше, потому что забирает из дома и быстрее довозит до точки.

Общие требования к машине в Яндекс.Такси

Благодаря вводимой норме скорость у легкового автомобиля и автобуса станет одинаковой или хотя бы разница будет меньше».

Однако многие казахстанцы, включая и депутата мажилиса Никиту Шаталова, выступили против этой идеи. Спустя три недели Карабаев заявил, что данное предложение «в самом ведомстве не обсуждалось», а поступило от рабочей группы. Конкретно такое изменение не предполагалось. Это было предложение одного из участников рабочей группы по усовершенствованию деятельности агрегаторов.

• Классификатор: какой автомобиль подойдёт для выполнения заказов. У сервиса Яндекс Такси есть общие требования к автомобилям, которые могут выполнять заказы в разных тарифах

• «Для осуществления перевозок такси допускается использование легковых автомобилей серийного производства, имеющих не менее четырёх дверей. .

• Можно ли использовать праворульную машину в Яндекс такси, если она в хорошем состоянии, но старше лет. Авто Такси Яндекс такси

• До января года «profi-driver.ru» и InDrive проведут инвентаризацию, выявят праворульные машины и ограничат доступ пользователей к данным.

• Подобрать. Тариф «Эконом» (Fasten) Тариф «Комфорт» (Upper) Тариф «Комфорт+» (Extra) Тариф «Детский». Тариф «Электро». Тариф «Бизнес» (Max) Тариф «Детский». У сервиса profi-driver.ru есть общие требования к

Такая поправка не готовится и не обсуждается», — заверил Карабаев.

Актуально 20 Августа , Соответствующий меморандум с агрегаторами такси уже подписан. Дарья Андреева. Вместе эти четыре причины не позволили нам применить первый вариант решения на практике, но мы не стали унывать и придумали второй вариант. Кроме того, мы решили разбить общую задачу на подзадачи и научиться отвечать на все вопросы ДКК по отдельности.

Подход «всё, но постепенно». Когда-то давно наша служба уже занималась автоматизацией ДКК и успела внедрить модель, которая позволяет фильтровать тёмные и нерелевантные фотографии. Эту модель мы продолжили использовать и дальше, чтобы отвечать на вопрос: «Присутствуют ли следующие настоящие фотографии машины: перед, левый бок, правый бок, зад.

Выбор агрегатора

Наша работа над вторым вариантом решения началась с того, что мы использовали модель службы компьютерного зрения Яндекс.

Поиска от тех самых людей, которые сделали DeepHD для распознавания номерных знаков на автомобилях. Так мы смогли ответить на вопрос: «Соответствуют ли полностью номер и код региона автомобиля указанным в карточке водителя. Далее мы обучили классификаторы автомобилей распознавать марки и модели, а также цвета. С этого момента мы могли отвечать на вопрос: «Соответствуют ли марка, модель и цвет автомобиля указанным в карточке водителя.

Комиссия «Яндекс- такси» зависит от стоимости поездки: чем она дороже, тем меньше берет с водителя агрегатор. Здравствуйте, машины с правым рулем для работы в Яндекс. Такси не принимаются. При работе в Яндекс Такси на автомобиле с правым рулем, убедитесь, что ваш автомобиль соответствует общим требованиям компании по состоянию и безопасности. .

В завершение мы обучили классификаторы находить повреждённые и грязные автомобили, это позволило закрыть вопросы: «Есть ли повреждения или дефекты на кузове автомобиля?

Подход «всё, но постепенно» позволил нам решить проблему проверки номера автомобиля. Также мы смогли избавиться от неполноты и зашумлённости целевой переменной, ведь теперь у нас была выборка, где объектами класса negative были полностью успешные проверки, а объектами класса positive — проверки, где асессор или все три исполнителя Яндекс. Толоки нашли определённый недочёт, например повреждения корпуса. После решения первых двух проблем наши модели стали интерпретируемыми, и мы могли объяснить водителю причину ограничения, чтобы к следующей проверке он исправил недочёты.

Общее качество ответов на вопросы также сильно выросло, а FPR и FNR для некоторых комбинаций порогов уверенности моделей упали до уровня Яндекс. Толоки, что позволило внедрять модели в продакшн.

Перед нами стоял выбор: запустить регулярный процесс, который будет применять модели к скопившимся в очереди проверкам, или сделать отдельный сервис, куда можно будет ходить по API и получать ответы моделей в реальном времени. Так как для нас важно быстро находить «плохие» автомобили, мы выбрали второй вариант.

Как только основная часть сервиса была написана и он смог поддерживать необходимую функциональность, мы начали добавлять в него модели. Чтобы полностью одобрить проверку, нужно уметь отвечать на все вопросы инструкции, но чтобы ограничить недобросовестному водителю доступ к сервису, в некоторых случаях достаточно уметь отвечать хотя бы на один вопрос.

Поэтому мы решили не ждать, пока будут готовы все модели, а добавлять их по мере готовности. Обобщённо пайплайн добавления модели выглядит так:. Такой подход позволил нам не только моментально находить всё больше «плохих» автомобилей по мере внедрения новых моделей, но и без дополнительных временных затрат измерять качество онлайн, пока модели работали в фоновом режиме.

Список машин для Яндекс.Такси

В конце концов наступил момент, когда мы добавили в сервис и протестировали последнюю модель.

Теперь мы могли отвечать на все вопросы проверок, а значит автоматически их одобрять. Так как «хороших» автомобилей в Яндекс. Такси гораздо больше, чем «плохих», автоматическое одобрение проверок привело к резкому росту нашей основной метрики — части потока автоматизированных проверок. Нам оставалось только подобрать правильные пороги, которые бы максимизировали долю автоматизированных проверок, при этом сохраняя общие FPR и FNR всей системы на прежнем уровне.

Для подбора порогов мы использовали выборку, которую независимо друг от друга размечали исполнители Яндекс.

Aug , Вводимые изменения, по словам главы ведомства, примут для обеспечения безопасности перевозок. "Праворульным машинам законом запрещено 

Толоки, асессоры и сотрудник Яндекс. Такси, обучавший асессоров проверять автомобили. Его разметку мы и использовали в качестве истинных значений целевой переменной. Как только мы включили модели в продакшн, нужно было измерить онлайн-качество решений, принятых на основе их ответов. И вот какие цифры мы увидели:.

Таким образом, внедрение машинного обучения не только помогло сэкономить деньги, но и позволило сделать сервис более безопасным и комфортным для пользователей.

Тем не менее, это ещё далеко не конец истории. Наша быстро растущая команда и дальше будет активно работать над тем, чтобы автоматизировать ещё больше проверок и сделать Яндекс. Такси ещё более удобным, комфортным и безопасным. В работе над автоматизацией ДКК в Яндекс. Такси мы столкнулись с множеством проблем, отыскали несколько успешных решений и сделали шесть важных выводов:. Дзен Статьи Андрей Филипов Как Яндекс такси оценивает состояния автомобиля и брендирования для получения приоритета Короны?

Андрей Филипов 19 подписчиков.

Какие права подходят для работы в Яндекс Такси

Как Яндекс такси оценивает состояния автомобиля и брендирования для получения приоритета Короны. Теги как сделать темную тему в яндекс такси , что значит желтые номера в яндекс такси , какие машины можно использовать в яндекс такси , как сделать приоритет в яндекс такси , что означает розовый цвет в яндекс таксометре. Как был устроен ДКК до прихода машинного обучения. Если автомобиль грязный, повреждён, либо его марка, цвет или номер не соответствуют указанным в карточке водителя, Яндекс.

Такси временно ограничивает возможность водителя принимать заказы.

Какой автомобиль подойдёт для выполнения заказов. Последнее обновление. окт . У сервиса Яндекс Такси есть общие требования к автомобилям, которые могут выполнять заказы в разных Эксплуатация ввезённых ранее авто не запрещена. В декабре года разрешили ставить на учёт праворульные авто, ввезённые в страну до сентября года. Легализацию разрешили до июля года Решение проблем праворульных автомобилей в profi-driver.ru В profi-driver.ru мы понимаем, что праворульные автомобили могут создавать определенные неудобства для пассажиров и водителей

Мы не могли ответить на вопрос о соответствии номера автомобиля на фото указанному в карточке водителя.

• Nov , Можно ли использовать праворульную машину в Яндекс такси, если она в хорошем состоянии, но старше лет. Авто Такси Яндекс такси

• Ответы Mail: Можно ли работать в Яндекс такси на праворульной машине. Не Москва и не МО. ADMX, решён года назад. Можно ли работать в Яндекс такси на праворульной машине. Не Москва и не МО

• В profi-driver.ru вы можете подробно ознакомиться с требованиями к автомобилю курьера. .

•   У сервиса Яндекс Такси есть общие требования к автомобилям, которые могут выполнять заказы в разных тарифах. Чтобы определить, подходит ли машина для тарифа, мы учитываем: Модель: подходят только машины, у которых двери или .

• Общими критериями, которые определяют подходит ли машина для тарифа, являются модель, возраст, среднерыночная стоимость и комплектация авто.

Большая сеть для классификации изображений не справлялась с такой задачей, для этого нужна специальная модель Optical Character Recognition OCR , заточенная распознавать номерные знаки. Целевая переменная была неполной и зашумлённой. Находя во внешнем виде автомобиля серьёзный недочёт, которого было достаточно для принятия решения, асессоры зачастую забывали ответить на остальные вопросы.

А значит, если автомобиль на фото был одновременно и грязным, и битым, то с высокой вероятностью мы наблюдали только одну из отметок: «грязный автомобиль» или «автомобиль с повреждениями», в то время как для нашей модели требовались обе. Отсутствовала интерпретируемость решения модели. Модель могла с точностью выше случайной ответить на главный вопрос проверки, но этот ответ слабо коррелировал с ответами на остальные вопросы.

Иными словами, если ответ был: «Стоит ограничить возможность принимать заказы», — мы почти никогда не видели причину такого решения в остальных ответах модели.

В Яндекс Такси существует классификатор — это требования к классам и состоянию автомобилей, которые выходят на линию по разным тарифам. Присвоение тарифа зависит от марки, модели, года выпуска авто, а также от региона, в котором будет работать таксист. Водитель должен знать, где посмотреть требования и что делать, если его автомобиля нет в разрешающих списках.

В классификатор входят те машины, которых подходят для работы. Каждый автомобиль рассматривается в индивидуальном порядке. Сотрудники сервиса Яндекс Такси оставляют за собой право решать, праворульные такси в яндекс авто берут ли ваша машина выбранному тарифу или. Посмотреть новый классификатор можно на официальном сайте агрегатора. Ежегодно сотрудники Яндекс Такси пересматривают требования по тарифам.

В целом, точность ответов на все вопросы, кроме главного, была близка к случайной. Мы не могли объяснить водителю, что именно нужно исправить, чтобы снова принимать заказы, а значит, не могли ограничивать возможность водителя принимать заказы. Количество ошибок false negative в ответе на вопрос: «Нужно ли ограничивать возможность водителя принимать заказы?

Мы не смогли обеспечить такой же FNR, как в системе, работающей без машинного обучения, а это было одним из требований в нашей задаче. FNR остался на том же уровне, а FPR упал, и мы стали реже ограничивать доступ к сервису тем, кто этого не заслужил. Время обнаружения автомобилей с серьёзными недочётами в ходе проверки сократилось с нескольких часов до нескольких секунд.

Модель настолько хороша, насколько хороши данные, на которых её обучили звучит банально, но это так. В решении любой задачи важно отталкиваться от реальных нужд бизнеса, а не от минимизации кросс-энтропии.

Oct , Классификатор: какой автомобиль подойдёт для выполнения заказов. У сервиса Яндекс Такси есть общие требования к автомобилям, которые могут выполнять заказы в разных тарифах

В решении некоторых задач люди по прежнему важны, несмотря на внедрение машинного обучения привет, Яндекс.

ru Почта Мой Мир Одноклассники ВКонтакте Игры Знакомства Новости Календарь Облако Заметки Все проекты Все проекты. Регистрация Вход. Категории Все вопросы проекта Компьютеры, Темы для взрослых Авто, Мото Красота и Здоровье Товары и Услуги Бизнес, Финансы Наука, Техника, Языки Философия, Непознанное Города и Страны Образование Фотография, Видеосъемка Гороскопы, Магия, Гадания Общество, Политика, СМИ Юридическая консультация Досуг, Развлечения Путешествия, Туризм Юмор Праворульные такси в яндекс авто берут ли, Кулинария Работа, Карьера О проектах Mail Животные, Растения Семья, Дом, Дети Другое Знакомства, Любовь, Отношения Спорт Золотой фонд Искусство и Культура Стиль, Мода, Звезды Полный список Спросить Лидеры Поиск по вопросам.

Ответы Mail Авто, Мото Автоспорт Автострахование Выбор автомобиля, мотоцикла ГИБДД, Обучение, Права ПДД, Вождение Оформление авто-мото сделок Сервис, Обслуживание, Тюнинг Прочие Авто-темы. Вопросы - лидеры. горизонтальными, пошло падать качество? Лидеры категории Лена-пена Искусственный Интеллект. Искусственный Интеллект.

Яндекс Такси загибается! Водители не хотят катать Яндекс!

авто под такси рассрочка

заказ яндекс такси заблаговременно