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機(jī)器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)模式

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語(yǔ)音識(shí)別主要是關(guān)注自動(dòng)且準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)錄人類(lèi)語(yǔ)音的AI技術(shù),它與圖像識(shí)別技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是人工智能領(lǐng)域三大核心技術(shù)?;櫟恼Z(yǔ)音識(shí)別技術(shù)主要處理不同口音、背景噪聲、區(qū)分同音異形/異義詞,同時(shí)還需要具有跟上正常語(yǔ)速的工作速度。語(yǔ)音識(shí)別就好比“機(jī)器的聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)”,通過(guò)識(shí)別和理解,把語(yǔ)音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或命令。這里面*關(guān)鍵的技術(shù)是機(jī)器的識(shí)別準(zhǔn)確率,目前的識(shí)別率在工程環(huán)境下已基本達(dá)到90%以上,在生活職場(chǎng)環(huán)節(jié)下,主流ASR服務(wù)商能達(dá)到80%左右的識(shí)別率。 自然語(yǔ)音處理應(yīng)用背后有大量的基礎(chǔ)任務(wù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。利用NLP,我們可以讓機(jī)器來(lái)執(zhí)行自動(dòng)摘要,翻譯,關(guān)系提取,情感分析,話(huà)題分割等任務(wù),像人一樣處理復(fù)雜的文本。目前我們針對(duì)金融、教育與房產(chǎn)領(lǐng)域,進(jìn)行了針對(duì)性的NLP語(yǔ)音訓(xùn)練優(yōu)化,以保障在三個(gè)電銷(xiāo)外呼行業(yè),具有更高的NLP數(shù)據(jù)處理能力。 機(jī)器學(xué)習(xí)指的是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)無(wú)須遵照顯式的程序指令,而只依靠數(shù)據(jù)來(lái)提升自身性能的能力。其核心在于,機(jī)器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)模式,模式一旦被發(fā)現(xiàn)便可用于預(yù)測(cè)。比如,給予機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)一個(gè)關(guān)于交易時(shí)間、商家、地點(diǎn)、價(jià)格及交易是否正當(dāng)?shù)刃庞每ń灰仔畔⒌臄?shù)據(jù)庫(kù),系統(tǒng)就會(huì)學(xué)習(xí)到可用來(lái)預(yù)測(cè)信用卡欺詐的模式。處理的交易數(shù)據(jù)越多,預(yù)測(cè)就會(huì)越準(zhǔn)確,機(jī)器也就會(huì)“更聰明”。


標(biāo)簽:三沙 萍鄉(xiāng) 辛集 咸陽(yáng) 漯河 克拉瑪依 遼源 朝陽(yáng)

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