נתונים הם חלק בלתי נפרד מכל תהליך עסקי או ארגון. אבל האם אתה יודע איך להשתמש בנתונים האלה לתובנות טובות יותר? לא. אז הבלוג הזה הוא התשובה לכל השאלות שלך לגבי איך לאסוף ולהכשיר את הנתונים בהתאם לדרישת העסק ולקבל תובנות לגבי הנתונים.
המפתח מהמאמר הוא
- אם אתה משתמש בתוכנות למידת מכונה בכל רחבי הארגון שלך, אז אתה צריך להבין שהנתונים הם המפתח החשוב והחיוני להפיכת המודל שלך למדויק וטוב יותר. מכיוון שכאשר אתה משתמש בטכנולוגיית למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית (NLP) בפרויקטי הדיבור שלך, איכות הנתונים מייצרת או שוברת את התהליך העסקי שלך.
- NLP עובד על טכנולוגיית זיהוי דיבור אוטומטי והיא דורשת נתונים איכותיים כדי לעבוד ביעילות. כדי לאסוף נתוני דיבור תחילה עליך ליצור תמהיל דמוגרפי.
- בשלב הבא, תצטרך לאסוף נתונים מאנשים אמיתיים ולתמלל את כל הנתונים בעזרת מתמלל נתונים, לאחר מכן תצטרך לבנות נתוני בדיקה נפרדים כדי לאמן את מודל השפה, ולבסוף עלינו להעריך את הפלט של תוכנת זיהוי דיבור אוטומטי כדי למדוד את הביצועים שלה.
קראו את המאמר המלא כאן:
https://www.twinztech.com/collect-train-data-for-speech-projects/
