Рубрика «глубокие нейронные сети»

Начало обзора здесь.

Первые необъяснимые результаты

Восьмая глава в каком то смысле переломная для всей истории эволюции глубоких сетей, рассказанной в книге. Здесь тревожные звоночки, которые звенели раньше, превращаются в первые проблемы работы с моделями, которые мы даже объяснить не можем, а можем только высказать какие-то предположения. 

Сама глава посвящена оценке качества модели, обученной на учебном наборе данных. Качество понимается как точность предсказаний, сделанных моделью на проверочном, тестовом наборе.

Читать полностью »

Предуведомления

Читать полностью »

Высококачественная, легковесная и адаптируемая технология Text-to-Speech с использованием LPCNet - 1


Последние достижения в области глубокого обучения привносят существенные улучшения в развитие систем синтеза речи (далее – TTS). Это происходит благодаря применению более эффективных и быстрых методов изучения голоса и стиля говорящих, а также благодаря синтезу более естественной и качественной речи.Читать полностью »

Оценка звонков – ключевая часть контроля качества для колл-центров. Она позволяет организациям тонко подстраивать рабочий процесс, чтобы операторы могли выполнять работу быстрее и эффективнее, а также избегать бессмысленной рутины.

Памятуя о том, что колл-центр должен быть эффективным, мы работали над автоматизацией оценки звонков. В итоге мы придумали алгоритм, который обрабатывает звонки и распределяет их на две группы: подозрительные и нейтральные. Все подозрительные звонки сразу же отправлялись в команду оценки качества.

Глубокие нейронные сети для автоматической оценки звонков - 1

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js