Gegevens vormen een integraal onderdeel van elk bedrijfsproces of elke organisatie. Maar weet je hoe je die data inzet voor betere inzichten? Nee. Dan is deze blog het antwoord op al uw vragen over het verzamelen en trainen van de gegevens volgens de zakelijke vereisten en het verkrijgen van gegevensinzicht hierin.
De belangrijkste afhaalmaaltijd van het artikel is
- Als u in uw hele organisatie machine learning-programma's gebruikt, moet u begrijpen dat gegevens de belangrijke en essentiële sleutel zijn om uw model nauwkeurig en beter te maken. Omdat wanneer u machine learning en natuurlijke taalverwerking (NLP)-technologie gebruikt in uw spraakprojecten, de kwaliteit van de gegevens uw bedrijfsproces maakt of breekt.
- NLP werkt op automatische spraakherkenningstechnologie en vereist kwaliteitsgegevens om effectief te werken. Om eerst spraakgegevens te verzamelen, moet u een demografische mix creëren.
- In de volgende stap zou je gegevens van echte mensen moeten verzamelen en de hele gegevens moeten transcriberen met de hulp van een datatranscriber, dan zou je afzonderlijke testgegevens moeten bouwen om het taalmodel te trainen, en als laatste moeten we de uitvoer evalueren van automatische spraakherkenningssoftware om de prestaties ervan te benchmarken.
Lees hier het volledige artikel:
https://www.twinztech.com/collect-train-data-for-speech-projects/
