Data on olennainen osa mitä tahansa liiketoimintaprosessia tai organisaatiota. Mutta tiedätkö kuinka käyttää näitä tietoja parempien näkemysten saamiseksi? Ei. Sitten tämä blogi on vastaus kaikkiin kyselyihisi, jotka koskevat tietojen keräämistä ja kouluttamista liiketoiminnan vaatimusten mukaisesti ja tietojen hankkimista siitä.
Tärkein poisto artikkelista on
- Jos käytät koneoppimisohjelmia kaikkialla organisaatiossasi, sinun on ymmärrettävä, että data on tärkeä ja elintärkeä avain mallistasi tarkentamiseen ja parantamiseen. Koska kun käytät koneoppimis- ja luonnollisen kielenkäsittelyteknologiaa (NLP) puheprojekteissasi, datan laatu saa tai katkaisee liiketoimintaprosessisi.
- NLP toimii automaattisella puheentunnistustekniikalla ja vaatii laadukasta dataa toimiakseen tehokkaasti. Puhetietojen keräämiseksi sinun on ensin luotava demografinen yhdistelmä.
- Seuraavassa vaiheessa sinun on kerättävä tietoja oikeilta ihmisiltä ja litteroitava koko data datan transkriptionistien avulla, sitten sinun on rakennettava erillinen testidata kielimallin kouluttamiseksi ja viimeisenä meidän on arvioitava tulos. automaattisen puheentunnistusohjelmiston suorituskyvyn vertailuun.
Lue koko artikkeli:
https://www.twinztech.com/collect-train-data-for-speech-projects/
