Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в маркетинговой акции «Вкусные условия». Участвующие бренды: Vitek, Hyundai, Rondell, Starwind. Фокусные продукты: вафельницы, тостеры, сэндвичницы, хлебопечи, кофемашины, электрические турки, капельные и рожковые кофеварки. Период действия акции: с ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
Одноклассники стали временно ограничивать пользователей, которые пишут оскорбительные комментарии. Разработка на основе машинного обучения позволила сократить долю и количество негативных высказываний под постами, фотографиями и видео на 47%. Одноклассники внедрили модель машинного обучения, позволяющую автоматически выявлять токсичные комментарии и ограничивать их авторов в написании новых на определённый промежуток времени — от одного часа до 24 часов, в зависимости от того, как часто пользователь оставляет негативные высказывания в адрес других. По данным исследования ОК, негативные посты вызывают злость у более чем 40% пользователей, принявших участие в опросе. ML-модель была обучена на 400 тысячах высказываний, которые можно описать как недружелюбные или провоцирующие негативную дискуссию. Чтобы выяснить, какие комментарии, по мнению пользователей ОК, токсичны и нежелательны, соцсеть провела исследование среди своей аудитории. Запуск ML-модели позволил сократить время обработки жалоб на токсичные посты в три раза и быстрее помочь людям с решением их проблем. «Мы видим по запросам пользователей, что у нашей аудитории есть потребность в пространстве для безопасного и уважительного общения: треть всех жалоб на платформе связаны с негативными, по мнению пользователей, комментариями, а 80% обращений в службу поддержки по поводу комментариев нацелены против „токсичности“. Мы обучали эту модель больше года и продолжим совершенствовать её в дальнейшем. Вместе с другими ... читать далее.
