| Studiju veids |
maģistra profesionālās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Pastiprināti apmācītu tērzēšanas robotu iespēju analīze klientu apkalpošanas servisā |
| Nosaukums angļu valodā |
Analysis of Potential of Reinforcement Learning Trained Conversation Agents in Customer Service |
| Struktūrvienība |
12100 Informācijas tehnoloģijas institūts |
| Darba vadītājs |
Inese Poļaka |
| Recenzents |
Dr.sc. ing. Sergejs Paršutins |
| Anotācija |
Mūsdienu pasaulē uzņēmumi attīstās un izmanto dažādus tehnoloģiskos risinājumus, lai piedāvātu savus izstrādātos pakalpojumus klientiem. Viens no svarīgākajiem aspektiem šajās nozarēs ir klientu apkalpošanas servisa nodrošināšana. Nepieciešams nodrošināt saziņu ar klientiem un risināt izveidojušās problēmas. Līdz ar to nepieciešams piesaistīt risinājumus, kurš nodrošina vislabākos rezultātus. Viens no risinājumiem ir tērzēšanas robotu ieviešana.
Maģistra darba mērķis ir veikt analīzi, lai noteiktu, kādas iespējas sniedz stimulēti apmācīti tērzēšanas roboti klientu apkalpošanā, salīdzinot ar šobrīd pastāvošajām alternatīvām. Lai sasniegtu darba mērķi, nepieciešams izpētīt mašīnmācīšanos un stimulēto mācīšanos, veikt pastāvošo risinājumu salīdzinošo analīzi, balstoties uz publikācijām un brīvi pieejamiem resursiem, kā arī izveidot tērzēšanas robota pamatfunkcionalitātes prototipu.
Maģistra darbā ir aprakstīti mašīnmācīšanās algoritmi, stimulētās apmācības izmantošana tērzēšanas modeļos. Pirms tērzēšanas robota izstrādes tiek veikta dažādu tērzēšanas modeļu pieejas izpēte, to darbības principi. Tika izstrādāti divi tērzēšanas roboti. Viens modelis tika izstrādāts izmantojot platformas rīku, bet otrs modelis ar Python un Tensorflow bibliotēkas palīdzību.
Izstrādātie tērzēšanas roboti klientu servisiem spēj piedāvāt pozitīvus ieguvumus, piemēram, spēj strādāt nepārtraukti, apstrādāt ļoti daudz pieprasījumus, kā arī nodrošina mazākas izmaksas uzņēmumiem.
Darba apjoms - 78 lpp., 3 tabulas, 30 attēli un 1 pielikums. |
| Atslēgas vārdi |
Mašīnmācīšanās, stimulētā apmācība, tērzēšanas roboti |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Machine learning, reinforcement learning, conversation agents |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2019 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
09.01.2019 09:45:11 |
