Τα δεδομένα αποτελούν αναπόσπαστο μέρος οποιασδήποτε επιχειρηματικής διαδικασίας ή οργανισμού. Αλλά ξέρετε πώς να χρησιμοποιήσετε αυτά τα δεδομένα για καλύτερες πληροφορίες; Όχι. Τότε αυτό το ιστολόγιο είναι η απάντηση σε όλα τα ερωτήματά σας σχετικά με το πώς να συλλέξετε και να εκπαιδεύσετε τα δεδομένα σύμφωνα με τις απαιτήσεις της επιχείρησης και να αποκτήσετε πληροφορίες σχετικά με αυτά.
Το βασικό στοιχείο από το άρθρο είναι
- Εάν χρησιμοποιείτε προγράμματα μηχανικής εκμάθησης σε όλο τον οργανισμό σας, τότε πρέπει να καταλάβετε ότι τα δεδομένα είναι το σημαντικό και ζωτικό κλειδί για να κάνετε το μοντέλο σας ακριβές και καλύτερο. Επειδή, καθώς χρησιμοποιείτε τη μηχανική εκμάθηση και την τεχνολογία επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) στα έργα ομιλίας σας, η ποιότητα των δεδομένων καθιστά ή διακόπτει την επιχειρηματική σας διαδικασία.
- Το NLP λειτουργεί σε τεχνολογία αυτόματης αναγνώρισης ομιλίας και απαιτεί ποιοτικά δεδομένα για να λειτουργήσει αποτελεσματικά. Για να συλλέξετε δεδομένα ομιλίας πρώτα πρέπει να δημιουργήσετε ένα δημογραφικό μείγμα.
- Στο επόμενο βήμα, θα πρέπει να συλλέξετε δεδομένα από πραγματικούς ανθρώπους και να μεταγράψετε όλα τα δεδομένα με τη βοήθεια ενός μεταγραφέα δεδομένων, στη συνέχεια θα πρέπει να δημιουργήσετε ξεχωριστά δεδομένα δοκιμής για να εκπαιδεύσετε το γλωσσικό μοντέλο και, τέλος, πρέπει να αξιολογήσουμε την έξοδο λογισμικού αυτόματης αναγνώρισης ομιλίας για τη συγκριτική αξιολόγηση της απόδοσής του.
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
https://www.twinztech.com/collect-train-data-for-speech-projects/
