TGViewer
Под капотом Яндекс.Такси Под капотом Яндекс.Такси @underthehood · 801 subscribers
Post #22 1.66K
Как мы учили искусственный интеллект отвечать на вопросы в поддержку

Такси – сильно операционный бизнес: многие косты – переменные и масштабируются с ростом бизнеса. Поэтому мы инвестируем в оптимизацию бизнес-процессов, уменьшаем их удельный кост на поездку. Хороший пример такой оптимизации – служба поддержки.

В этой статье Таня Савельева раскрывает внутреннюю кухню с применением ML на неструктурированных данных, deep learning – и, как это ни странно для статьи про data-science, организационные сложности подобных проектов.

https://habr.com/ru/company/yandex/blog/493666/
More from @underthehood
  1. Oct 29, 2025Как Yandex Go с помощью аналитической платформы Atlas превращает карты в источник инсайтов…
  2. Dec 21, 2021https://medium.com/yandex-self-driving-car/the-story-behind-the-creation-of-yandexs-delive…
  3. Jun 23, 2021Яндекс Go разрабатывает платформу управления данными (DMP) как сервис для офлайн- и near r…
  4. May 31, 2021Общепринятый и проверенный временем подход к построению Data Warehouse (DWH) — это схема «…
  5. Mar 7, 2021Yandex Taxi Data Driven пройдёт 3-го апреля, регистрация уже открыта На нашей ежегодной вс…
  6. Feb 24, 2021Yandex.Go Data Driven Backstage Не секрет, что в Yandex.GO (Такси, Драйв, Лавка, Еда) умею…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →