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有效使用AutoML的最佳实践是什么?
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特征提取在语音识别中至关重要,因为它将原始音频信号转换为一组有意义的特征,机器学习模型可以有效地处理这些特征。原始音频数据包含大量信息,例如噪声和不相关的声音,这会使算法的输入混乱。通过提取特征,我们将这些信息提取到识别口语单词和短语所需的
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嵌入可以用于数据聚类吗?
嵌入在生产中可能会失败,原因有几个,其中大部分与训练环境和实际部署场景之间的不匹配有关。一个常见的问题是域转移,其中生产中遇到的数据与用于训练嵌入的数据不同。例如,如果嵌入模型是在正式文本上训练的,但部署在具有非正式语言的设置中,则嵌入可能
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