Уроки настоящего обучения ML-модели

Ноябрь

«Уроки настоящего обучения ML-модели»

Цель проекта заключалась в том, чтобы научить голосовых роботов классифицировать эмоции клиентов.

Успешная классификация позволит роботам более точно определять, когда стоит продолжить общение, а когда передать звонок реальному оператору, в зависимости от состояния клиента.

Основные эмоции, которые участники классифицировали — это беспокойство и спокойствие, так как они требуют использования различных скриптов при взаимодействии с клиентами.

Была произведена разработка модели машинного обучения, и обработка естественного языка (NLP), были представлены графики, диаграммы и метрики. Разработан прекрасный web-сервис, интеграция которого была произведена успешно, получилось всё запустить и протестировать.

Также стоит отметить, что был создан крутой персонаж в 4 вариациях (грусть, радость, нейтральность, злость) для обозначения эмоций в записи. Его назвали Т-Би (Т-пчела), так как пчела сочетает в себе цвета Т-банка: желтый, черный и белый.