Dane są integralną częścią każdego procesu biznesowego lub organizacji. Ale czy wiesz, jak wykorzystać te dane, aby uzyskać lepszy wgląd? Nie. W takim razie ten blog jest odpowiedzią na wszystkie pytania dotyczące zbierania i uczenia danych zgodnie z wymaganiami biznesowymi oraz uzyskiwania wglądu w dane.
Kluczowym wnioskiem z artykułu jest
- Jeśli używasz programów do uczenia maszynowego w całej organizacji, musisz zrozumieć, że dane są ważnym i niezbędnym kluczem do tego, aby Twój model był dokładny i lepszy. Ponieważ w przypadku korzystania z technologii uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego (NLP) w projektach związanych z mową, jakość danych wpływa na proces biznesowy.
- NLP działa na technologii automatycznego rozpoznawania mowy i wymaga wysokiej jakości danych do skutecznego działania. Aby zebrać dane dotyczące mowy, musisz najpierw utworzyć mieszankę demograficzną.
- W następnym kroku musiałbyś zebrać dane od prawdziwych ludzi i dokonać transkrypcji całości danych z pomocą osoby zajmującej się transkrypcją danych, następnie musiałbyś zbudować osobne dane testowe do trenowania modelu językowego, a na końcu musimy ocenić dane wyjściowe oprogramowania do automatycznego rozpoznawania mowy w celu porównania jego wydajności.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://www.twinztech.com/collect-train-data-for-speech-projects/
