Исследование методов и моделей организации индивидуальными туристическими маршрутами на основе глубоких нейронных

Abstract

В статье рассматривается использование искусственного интеллекта и моделей глубокого обучения при организации персонализированных туристических маршрутов. Анализируются рекомендательные системы и подходы, основанные на данных в реальном времени, для создания оптимальных маршрутов в соответствии с индивидуальными потребностями туристов. Методы глубокого обучения и машинного обучения улучшают качество обслуживания, более точно определяя интересы туристов. Дальнейшие направления развития включают внедрение мощных мультимодальных моделей и использование технологии блокчейн. Существуют потенциальные возможности для коммерциализации искусственного интеллекта в сфере туризма и появления новых стартапов. В конечном итоге эти подходы сыграют значительную роль в будущем туристического сектора и предоставят туристам более персонализированный и удобный опыт путешествий