데이터는 모든 비즈니스 프로세스 또는 조직의 필수적인 부분입니다. 하지만 더 나은 통찰력을 위해 해당 데이터를 사용하는 방법을 알고 계십니까? 아니요. 그렇다면 이 블로그는 비즈니스 요구 사항에 따라 데이터를 수집 및 교육하고 데이터 통찰력을 얻는 방법에 대한 모든 질문에 대한 답변입니다.
기사에서 핵심 테이크 아웃은
- 조직 전체에서 머신 러닝 프로그램을 사용하고 있다면 모델을 정확하고 개선하는 데 데이터가 중요하고 필수적인 열쇠임을 이해해야 합니다. 음성 프로젝트에서 기계 학습 및 자연어 처리(NLP) 기술을 사용함에 따라 데이터 품질이 비즈니스 프로세스를 만들거나 중단시키기 때문입니다.
- NLP는 자동 음성 인식 기술에서 작동하며 효과적으로 작동하려면 양질의 데이터가 필요합니다. 음성 데이터를 수집하려면 먼저 인구통계학적 혼합을 만들어야 합니다.
- 다음 단계에서는 실제 사람들로부터 데이터를 수집하고 데이터 전사자의 도움을 받아 전체 데이터를 전사해야 합니다. 그런 다음 언어 모델을 훈련하기 위해 별도의 테스트 데이터를 구축해야 하며 마지막으로 출력을 평가해야 합니다. 자동 음성 인식 소프트웨어의 성능을 벤치마킹합니다.
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https://www.twinztech.com/collect-train-data-for-speech-projects/
