Veriler, herhangi bir iş sürecinin veya organizasyonun ayrılmaz bir parçasıdır. Ancak bu verileri daha iyi içgörüler için nasıl kullanacağınızı biliyor musunuz? Hayır. O halde bu blog, iş gereksinimlerine göre verilerin nasıl toplanıp eğitileceğine ve verilerle ilgili içgörü kazanılacağına ilişkin tüm sorularınızın yanıtıdır.
Makaleden Çıkarılacak Temel Çıkarım
- Kuruluşunuzun tamamında makine öğrenimi programları kullanıyorsanız, modelinizi doğru ve daha iyi hale getirmek için verilerin önemli ve hayati bir anahtar olduğunu anlamanız gerekir. Çünkü konuşma projelerinizde makine öğrenimi ve doğal dil işleme (NLP) teknolojisini kullandıkça, veri kalitesi iş sürecinizi geliştirir veya bozar.
- NLP, otomatik konuşma tanıma teknolojisi üzerinde çalışır ve etkili bir şekilde çalışması için kaliteli veriler gerektirir. Konuşma verilerini toplamak için önce demografik bir karışım oluşturmanız gerekir.
- Bir sonraki adımda, gerçek insanlardan veri toplamanız ve bir veri transkripsiyon uzmanının yardımıyla tüm verileri yazıya dökmeniz gerekecek, ardından dil modelini eğitmek için ayrı test verileri oluşturmanız ve son olarak çıktıyı değerlendirmemiz gerekiyor. performansını karşılaştırmak için otomatik konuşma tanıma yazılımı.
Burada tam makaleyi okuyun:
https://www.twinztech.com/collect-train-data-for-speech-projects/
