Data is 'n integrale deel van enige besigheidsproses of organisasie. Maar weet jy hoe om daardie data te gebruik vir beter insigte? Nee. Dan is hierdie blog die antwoord op al jou navrae oor hoe om die data in te samel en op te lei volgens die besigheidsvereiste en data-insig daaroor te kry.
Die sleutel wegneemete uit die artikel is
- As jy masjienleerprogramme oral in jou organisasie gebruik, moet jy verstaan dat data die belangrike en noodsaaklike sleutel is om jou model akkuraat en beter te maak. Want soos jy masjienleer en natuurlike taalverwerking (NLP) tegnologie in jou spraakprojekte gebruik, maak of breek kwaliteit van data jou besigheidsproses.
- NLP werk op outomatiese spraakherkenningstegnologie en dit vereis kwaliteitdata om effektief te werk. Om eers spraakdata in te samel, moet jy 'n demografiese mengsel skep.
- In die volgende stap sal jy data van regte mense moet insamel en die hele data moet transkribeer met behulp van 'n datatranskripsie, dan sal jy aparte toetsdata moet bou om die taalmodel op te lei, en laastens moet ons die uitset evalueer van outomatiese spraakherkenningsagteware om die prestasie daarvan te meet.
Lees die volledige artikel hier:
https://www.twinztech.com/collect-train-data-for-speech-projects/
