Para sistemas complejos como el sistema de asignación de DoorDash, simular el impacto de los cambios algorítmicos suele ser más rápido y menos costoso que experimentar con funciones en producción.
Category Archives: AI & ML
Leveraging Causal Inference to Generate Accurate Forecasts
For any operations-intensive business, accurate forecasting is essential but is made more difficult by hard-to-measure factors that can disrupt the normal flow of business.
Meet Dash-AB — The Statistics Engine of Experimentation at DoorDash
For any data-driven company, it’s key that every change is tested by experiments to ensure that it has a positive measurable impact on the key performance metrics.
Construyendo el modelo detrás de la amplia selección de comerciantes de DoorDash
Una estrategia optimizada de selección de comerciantes ha sido uno de los factores clave que han permitido a DoorDash convertirse en líder del sector de servicios de entrega de comida a domicilio en Estados Unidos.
Uso de la distribución gamma para mejorar las predicciones de eventos de larga cola
Para DoorDash, poder predecir eventos de larga cola relacionados con los plazos de entrega es fundamental para garantizar que los pedidos de los consumidores lleguen cuando se espera.
Using a Multi-Armed Bandit with Thompson Sampling to Identify Responsive Dashers
Maintaining Dasher supply to meet consumer demand is one of the most important problems for DoorDash to resolve in order to offer timely deliveries.
Ship to Production, Darkly: Moving Fast, Staying Safe with ML Deployments
At DoorDash, machine learning (ML) models are invoked many millions of times each day.
Equilibrio entre efectos de red, efectos de aprendizaje y poder en los experimentos
En DoorDash, confiamos en la experimentación para tomar decisiones relativas a las mejoras del modelo y los cambios de producto porque no podemos predecir perfectamente los resultados de antemano.
Introducing Fabricator: A Declarative Feature Engineering Framework
As machine learning (ML) becomes increasingly important across tech companies, feature engineering becomes a bigger focus for improving the predictive power of models.
How DoorDash Quickly Spins Up Multiple Image Recognition Use Cases
DoorDash has rich image data collected by Dashers, our delivery drivers, that we use in a number of use cases.