डेटा किसी भी व्यावसायिक प्रक्रिया या संगठन का एक अभिन्न अंग है। लेकिन क्या आप जानते हैं कि बेहतर जानकारी के लिए उस डेटा का इस्तेमाल कैसे किया जाए? नहीं, तो यह ब्लॉग आपके सभी प्रश्नों का उत्तर है कि व्यवसाय की आवश्यकता के अनुसार डेटा को कैसे एकत्र और प्रशिक्षित किया जाए और उसमें डेटा अंतर्दृष्टि कैसे प्राप्त की जाए।
लेख से मुख्य टेकअवे है
- यदि आप अपने पूरे संगठन में मशीन लर्निंग प्रोग्राम का उपयोग कर रहे हैं, तो आपको यह समझने की आवश्यकता है कि आपके मॉडल को सटीक और बेहतर बनाने के लिए डेटा महत्वपूर्ण और महत्वपूर्ण कुंजी है। क्योंकि जब आप अपने स्पीच प्रोजेक्ट में मशीन लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (एनएलपी) तकनीक का इस्तेमाल करते हैं, तो डेटा की गुणवत्ता आपकी व्यावसायिक प्रक्रिया को बनाती या बिगाड़ती है।
- एनएलपी स्वचालित भाषण पहचान तकनीक पर काम करता है और इसे प्रभावी ढंग से काम करने के लिए गुणवत्तापूर्ण डेटा की आवश्यकता होती है। भाषण डेटा एकत्र करने के लिए सबसे पहले आपको जनसांख्यिकीय मिश्रण बनाने की जरूरत है।
- अगले चरण में, आपको वास्तविक लोगों से डेटा एकत्र करना होगा और डेटा ट्रांसक्रिप्शनिस्ट की मदद से पूरे डेटा को ट्रांसक्रिप्ट करना होगा, फिर आपको भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए अलग टेस्ट डेटा बनाना होगा, और अंत में हमें आउटपुट का मूल्यांकन करना होगा। इसके प्रदर्शन को बेंचमार्क करने के लिए स्वचालित वाक् पहचान सॉफ्टवेयर का।
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