ข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการทางธุรกิจหรือองค์กรใดๆ แต่คุณรู้วิธีใช้ข้อมูลนั้นสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นหรือไม่? ไม่ บล็อกนี้เป็นคำตอบสำหรับคำถามทั้งหมดของคุณเกี่ยวกับวิธีรวบรวมและฝึกอบรมข้อมูลตามความต้องการทางธุรกิจและรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลนั้น
ประเด็นสำคัญจากบทความคือ
- หากคุณกำลังใช้โปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงทั่วทั้งองค์กร คุณต้องเข้าใจว่าข้อมูลเป็นกุญแจที่สำคัญอย่างยิ่งในการทำให้โมเดลของคุณถูกต้องและดีขึ้น เนื่องจากเมื่อคุณใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในคำพูดของคุณ โครงการคุณภาพของข้อมูลจะสร้างหรือทำลายกระบวนการทางธุรกิจของคุณ
- NLP ทำงานบนเทคโนโลยีการรู้จำเสียงอัตโนมัติและต้องใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพเพื่อให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในการรวบรวมข้อมูลคำพูด ก่อนอื่นคุณต้องสร้างกลุ่มประชากร
- ในขั้นตอนถัดไป คุณจะต้องรวบรวมข้อมูลจากคนจริงๆ และถอดความข้อมูลทั้งหมดด้วยความช่วยเหลือจากนักถอดความข้อมูล จากนั้นคุณจะต้องสร้างข้อมูลทดสอบแยกต่างหากเพื่อฝึกโมเดลภาษา และสุดท้าย เราต้องประเมินผลลัพธ์ ของซอฟต์แวร์รู้จำเสียงพูดอัตโนมัติเพื่อวัดประสิทธิภาพ
อ่านบทความเต็มที่นี่:
https://www.twinztech.com/collect-train-data-for-speech-projects/
