Как адаптировать ML-модель под изменение поведения пользователя и повысить качество на примере SberBoom | Прохор Гладких, Lead Data Scientist Sber Devices


«Лень — двигатель прогресса. Ключ к Диогену — лень. Я знаю: ты прелестна, все остальное — тлен...».

Эти строки поэт Андрей Вознесенский посвятил голосовому помощнику Афине в 1964 году. Парадокс: чем ленивее пользователь в общении с умной колонкой, тем умнее в ней голосовой ассистент.

Вот вам пример из жизни: в вашей экосистеме куча устройств — от умной колонки до не менее умного дома, с экраном и без. Пользователь говорит: «Салют, хочу чипсы», «поставь терминатора» и «позвони бабушке». Умная колонка не сможет купить чипсы и включить Терминатора, поэтому переадресует пользователя на телевизор. Можно было бы так делать всегда, но есть нюансы. Что если колонку попросить включить сказку? Ведь сказку не обязательно показывать, ее можно и рассказать.

Прохор Гладких из SberDevices рассказал на WBDAY о том, какие изменения в ML-пайплайне определения намерения пользователя были сделаны для умной колонки SberBoom, чтобы учитывать нюансы для устройств с экраном и без.

#wbday #wbday_rocket_science