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


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