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機器學習是從數據中自動發(fā)現模式

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語音識別主要是關注自動且準確地轉錄人類語音的AI技術，它與圖像識別技術、機器學習技術是人工智能領域三大核心技術?；櫟恼Z音識別技術主要處理不同口音、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，把語音信號轉變?yōu)橄鄳奈谋净蛎?。這里面*關鍵的技術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服務商能達到80%左右的識別率。自然語音處理應用背后有大量的基礎任務和機器學習模型。利用NLP，我們可以讓機器來執(zhí)行自動摘要，翻譯，關系提取，情感分析，話題分割等任務，像人一樣處理復雜的文本。目前我們針對金融、教育與房產領域，進行了針對性的NLP語音訓練優(yōu)化，以保障在三個電銷外呼行業(yè)，具有更高的NLP數據處理能力。機器學習指的是計算機系統(tǒng)無須遵照顯式的程序指令，而只依靠數據來提升自身性能的能力。其核心在于，機器學習是從數據中自動發(fā)現模式，模式一旦被發(fā)現便可用于預測。比如，給予機器學習系統(tǒng)一個關于交易時間、商家、地點、價格及交易是否正當等信用卡交易信息的數據庫，系統(tǒng)就會學習到可用來預測信用卡欺詐的模式。處理的交易數據越多，預測就會越準確，機器也就會“更聰明”。

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