20 августа 17:00 мск посвятим себя машинному обучению, а именно, подготовке данных для NLP-задач.
Аугментация текстов: как сделать из мухи слона
Работаете с NLP? Отметьте галочкой, где болит:
- мало размеченных данных;
- данные одинаковые, и модель заучивается только на них, не понимая, что делать, когда встречает что-то другое;
- мало сил и времени, чтобы разметить больше данных.
Мы столкнулись со всем этим при решении задачи из области NER.
И решили их с помощью аугментации. Всё расскажу на митапе.
Сокращение длительности чатов техподдержки с помощью машинного обучения
Расскажу, как мы сокращали длительность чатов техподдержки, про разработку оптимального ML-решения.
Обычно у оператора в работе несколько обращений параллельно. Часто чаты, в которых неожиданно прекратилась активность, например, пользователь ушёл, остаются открытыми. Такой чат продолжает занимать слот оператора и мешает продвижению очереди обращений.
Мы создали модель машинного обучения, которая автоматически определяет, когда можно закрыть диалог, и предотвращает затягивание чатов.