Как мы запустили сервис, получили много хейта, а потом внедрили ML и ускорили процессы в разы

Дата публікації:
25/09/2023 10:27

Постійна адреса новини:
http://www.vsinovyny.com/10390101

Как мы запустили сервис, получили много хейта, а потом внедрили ML и ускорили процессы в разы

25/09/2023 10:27 // Хабрахабр:

Привет, меня зовут Мария Стефова, и я продакт-менеджер образовательной среды в Нетологии. Сегодня расскажу вам, как мы разрушили барьер между студентом и экспертом и создали сервис для получения живой обратной связи во время выполнения домашнего задания. Сейчас мы получаем в месяц от 2 500 до 4 500 вопросов от студентов, а средний показатель отвеченных вопросов — 95–98%.

Хотя в начале запуска сервиса вопросов и ответов всё было не так радужно: мы словили много хейта от экспертов, и чтобы добиться феноменальных результатов, нам пришлось сильно постараться и отстроить все бизнес-процессы. Немалую роль сыграло и внедрение ML (англ. Machine Learning). Именно оно помогло автоматизировать ответы на львиную долю рутинных вопросов и повысить скорость их обработки. В статье я поделюсь с вами историей о том, как мы размечали данные, искали баланс между порогом вероятности и охватом вопросов, обучали и дообучали модель, а также расскажу об итогах нашей работы.

» Читати повністю

«	Наступна новина з архіву Почему я использую эргономичную сплит-клавиатуру и не собираюсь возвращаться к обычным	Попередня новина з архіву 5 типов тестов для оценки soft skills сотрудников	»