Come Sempre Health sta sfruttando il Programma di Accelerazione degli Esperti per accelerare la loro roadmap di ML
Health sta utilizzando il Programma di Accelerazione degli Esperti per accelerare la loro roadmap di ML.
👋 Ciao amici! Di recente ci siamo seduti con Swaraj Banerjee e Larry Zhang di Sempre Health, una startup che porta la tarificazione dinamica basata sul comportamento alla Sanità . Stanno facendo un lavoro eccitante con il machine learning e stanno sfruttando il nostro Programma di Accelerazione degli Esperti per accelerare la loro roadmap di ML.
Un esempio della nostra collaborazione è il loro nuovo NLP pipeline per classificare e rispondere automaticamente ai messaggi in entrata. Da quando l’hanno implementato in produzione, hanno visto più del 20% dei messaggi in arrivo essere gestiti automaticamente da questo nuovo sistema 🤯 avendo un impatto enorme sulla scalabilità del loro business e sul flusso di lavoro del team.
In questo breve video, Swaraj e Larry ci mostrano alcuni dei loro lavori di machine learning e condividono la loro esperienza di collaborazione con il nostro team tramite il Programma di Accelerazione degli Esperti. Date un’occhiata:
Se desideri accelerare la tua roadmap di machine learning con l’aiuto dei nostri esperti, come hanno fatto Swaraj e Larry, visita hf.co/support per saperne di più sul nostro Programma di Accelerazione degli Esperti e richiedere un preventivo.
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Trascrizione:
Introduzione
Il mio nome è Swaraj. Sono il CTO e co-fondatore di Sempre Health. Io sono Larry, sono un ingegnere di machine learning presso Sempre Health. Stiamo lavorando sull’aderenza e l’accessibilità ai farmaci combinando l’engagement via SMS e sconti per il ritiro delle prescrizioni.
Come applicate il Machine Learning presso Sempre Health?
Qui a Sempre Health, riceviamo migliaia di messaggi di testo dai pazienti sulla nostra piattaforma ogni singolo giorno. Una grande parte di questi messaggi sono messaggi a cui possiamo rispondere automaticamente. Ad esempio, se un paziente ci invia un semplice “Grazie”, possiamo rispondere automaticamente con “Prego”. Oppure, se un paziente dice “Puoi riempire la mia prescrizione?”, abbiamo sistemi in grado di chiamare automaticamente la loro farmacia e inviare una richiesta di ricarica per conto loro.
Stiamo utilizzando il machine learning, nello specifico l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), per identificare quali tra questi migliaia di messaggi di testo che riceviamo ogni giorno possiamo gestire automaticamente.
Quali sfide stavate affrontando prima del Programma di Accelerazione degli Esperti?
Il nostro sistema basato su regole riusciva a gestire circa l’80% dei nostri messaggi di testo in entrata, ma volevamo fare molto di più. Sapevamo che un approccio statistico di machine learning sarebbe stato l’unico modo per migliorare il nostro parsing. Quando abbiamo cercato quali strumenti potessimo sfruttare, abbiamo scoperto che i modelli di linguaggio di Hugging Face sarebbero stati un ottimo punto di partenza. Anche se io e Larry abbiamo esperienza in machine learning e NLP, temevamo di non aver formulato perfettamente il nostro problema, di non aver utilizzato il miglior modello o architettura di rete neurale per il nostro caso d’uso specifico e i dati di addestramento.
Come avete sfruttato il Programma di Accelerazione degli Esperti?
Il team di Hugging Face ci ha davvero aiutato in tutti gli aspetti dell’implementazione della nostra soluzione NLP per questo problema specifico. Ci hanno dato consigli molto utili su come ottenere etichette rappresentative e accurate per i nostri messaggi di testo. Ci hanno anche risparmiato innumerevoli ore di ricerca indicandoci immediatamente i modelli e i metodi giusti. Posso dire con molta sicurezza che ci avrebbe impiegato molto più tempo per ottenere i risultati che vediamo oggi senza il Programma di Accelerazione degli Esperti.
Cosa ti ha sorpreso del Programma di Accelerazione degli Esperti?
Sapevamo cosa volevamo ottenere dal programma; avevamo questo problema molto concreto e sapevamo che se avessimo utilizzato correttamente le librerie di Hugging Face, avremmo potuto avere un impatto enorme sul nostro prodotto. Siamo rimasti piacevolmente sorpresi di aver ottenuto l’aiuto che desideravamo. Le persone con cui abbiamo lavorato erano davvero preparate, si sono messe al nostro livello, non ci hanno chiesto di fare un sacco di lavoro extra, quindi è stato piacevolmente sorprendente ottenere esattamente ciò che volevamo dal programma.
Qual è stato l’impatto della collaborazione con il team di Hugging Face?
La cosa più importante di questa collaborazione è stata avere un impatto enorme sulla scalabilità del nostro business e sul flusso di lavoro del nostro team operativo. Abbiamo lanciato la nostra pipeline di NLP in produzione diverse settimane fa. Da allora, abbiamo costantemente visto quasi il 20% dei messaggi in arrivo essere gestiti automaticamente dal nostro nuovo sistema. Questi sono messaggi che avrebbero creato un ticket per il nostro team operativo dei pazienti in precedenza. Abbiamo quindi ridotto molto il lavoro di basso valore per il nostro team.
Per quali tipi di problemi di intelligenza artificiale dovrebbero considerare i team di machine learning il programma di accelerazione degli esperti?
Qui a Sempre Health, siamo un team piuttosto piccolo e stiamo appena iniziando a esplorare come possiamo sfruttare l’apprendimento automatico per migliorare complessivamente l’esperienza dei nostri pazienti. L’esperienza del team di Hugging Face ha sicuramente accelerato il nostro processo di sviluppo per questo progetto. Quindi consigliamo questo programma a tutti i team che desiderano aggiungere rapidamente pipeline di intelligenza artificiale ai loro prodotti senza i soliti problemi e tempi di sviluppo che normalmente accompagnano lo sviluppo dell’apprendimento automatico.
Con il programma di accelerazione degli esperti, abbiamo messo insieme un team di classe mondiale per aiutare i clienti a costruire soluzioni di apprendimento automatico migliori, più velocemente. I nostri esperti rispondono alle domande e trovano soluzioni necessarie nel tuo percorso di apprendimento automatico, dalla ricerca alla produzione. Visita hf.co/support per saperne di più e richiedere un preventivo.
