Dissertação
Supervised Learning Methodologies to Improve Customer Support. Development of a recommendation system to help diagnose telecommunication issues EVALUATED
Esta dissertação trata do desenvolvimento dum sistema de recomendação para auxiliar no diagnóstico de problemas de telecomunicações. O objectivo é ajudar o assistente técnico duma certa operadora a chegar mais rapidamente à causa do problema, dentro dum enquadramento específico. O conjunto de dados é composto por uma variável de resposta categórica e covariáveis binárias. Foram estudadas duas abordagens: a primeira envolve experimentar vários algoritmos populares de Machine Learning como Naive Bayes, Regressão Logística Multinomial, Random Forest e Redes Neuronais. A segunda abordagem envolve construir um modelo em vários passos, onde em cada passo se classifica causas com frequências relativas semelhantes, de forma a mitigar os efeitos de distribuição de classes não balanceada. Os modelos foram avaliados com base no F1-score pesado e numa métrica personalizada que indica o quão preciso é o modelo em captar a causa correcta nas três causas mais prováveis devolvidas pelo modelo. O classificador com melhor resultado foi uma rede neuronal com duas camadas escondidas e duas camadas de diluição, obtendo um F1-score pesado de cerca de 62% e Top 3 accuracy de 90%.
janeiro 27, 2021, 15:0
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Orientação
