データは、あらゆるビジネス プロセスや組織に不可欠な要素です。 しかし、そのデータを使用してより良い洞察を得る方法を知っていますか? いいえ。このブログは、ビジネス要件に従ってデータを収集してトレーニングし、データから洞察を得る方法に関するすべての質問に対する答えです。
記事からの重要なポイントは次のとおりです。
- 組織全体で機械学習プログラムを使用している場合は、データがモデルを正確かつ優れたものにするための重要かつ不可欠な鍵であることを理解する必要があります。 音声プロジェクトで機械学習と自然言語処理 (NLP) テクノロジを使用すると、データの品質がビジネス プロセスを左右します。
- NLP は自動音声認識技術に基づいており、効果的に機能するには質の高いデータが必要です。 最初に音声データを収集するには、人口統計ミックスを作成する必要があります。
- 次のステップでは、実在の人物からデータを収集し、データ トランスクリプショニストの助けを借りてデータ全体を転写する必要があります。次に、言語モデルをトレーニングするための別のテスト データを作成する必要があります。最後に、出力を評価する必要があります。自動音声認識ソフトウェアのパフォーマンスをベンチマークします。
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