Я являюсь стажером в ИТ-компании, специализирующейся на разработке алгоритмов искусственного интеллекта. В рамках повышения своей квалификации и перехода на должность «junior ML-разработчика», мне поставлена передача разрешить практическую задачу. Однажды нашей компании обратилась частная медицинская клиника «N» с просьбой разработать свой сайт, на котором будет раздел с отзывами клиентов об оказанных услугах, врачах и другом персонале клиники. Целью было создание особенного раздела, в котором положительным отзывам будут соответствовать ″радостные эмодзи″, а фон таких отзывов будет окрашиваться в зеленый. Вначале я удивился такой необычной идеи, но быстро понял, что такой подход может значительно повысить интерес и привлечь внимание посетителей сайта. Решение состояло в создании алгоритма машинного обучения, способного обрабатывать тексты отзывов и классифицировать их на ″положительные″ и ″отрицательные″. Я начал собирать данные для обучения алгоритма ⸺ так называемый ″корпус″ отзывов. Для этого просмотрел огромное количество отзывов клиентов различных клиник и собрал базу данных с разными оттенками тональности. Это позволило мне создать набор данных для обучения модели классификации. Далее, я обучил модель классифицировать тексты отзывов на ″положительные″ и ″отрицательные″. Для этого использовал языковую модель и алгоритм обработки естественного языка. Моя задача заключалась в том, чтобы модель была способной точно определять эмоциональную окраску отзывов.
Такой подход оказался эффективным и приятным для посетителей клиники ″N″. Они смогли легко и быстро ориентироваться в отзывах, просматривая только положительные комментарии, выделенные зеленым цветом и представленные эмодзи. Благодаря этому посетители могли быстро найти информацию о хороших врачах и персонале клиники, что повысило их доверие к ней.
В итоге, решение данной задачи не только помогло мне повысить свою квалификацию и перейти на должность «junior ML-разработчика», но и принесло пользу клинике «N». Моя работа в создании алгоритма и разработке сайта позволила клинике усилить свою репутацию и привлечь новых клиентов.
Я горжусь тем, что лично принял участие в этом проекте и смог применить свои знания и навыки для решения практической задачи. Это был незабываемый опыт, который я буду использовать в своей будущей карьере в области разработки искусственного интеллекта.