Ранее этим летом я писал о стажировке моей дочери Малайки в TWiML, исследуя использование сервисов машинного обучения для расшифровки подкаста. Сейчас она наслаждается своим первым годом в колледже, но несколько недель назад она опубликовала обновление своего проекта, которым я решил поделиться здесь. Если вас интересует состояние когнитивных сервисов, таких как Google Speech-to-Text API, вы, несомненно, найдете некоторые из ее наблюдений интересными.
Мне повезло, что с тех пор проект подхватил Эндрю Волд, научный сотрудник Insight AI. Вы можете вспомнить из моего интервью с Россом Фадели из Insight, что их программы направлены на преодоление разрыва между академическими кругами и карьерой в области ИИ, науки о данных, инженерии данных, разработки DevOps, данных о здоровье и управлении продуктами на основе данных (ну, этот список получил с тех пор, как я болтал с Россом) для получения докторской степени.
В рамках своих программ Insight объединяет стипендиатов с практическими проектами из промышленности и Эндрю, который только что защитил докторскую диссертацию. по экспериментальной физике элементарных частиц в Миннесотском университете, любезно выбрал нашу для работы. 🙏 Он называет проект StenoPod и будет использовать встраивание слов и LSTM для исправления ошибок транскрипции и идентификации говорящего в результатах, предоставляемых API транскрипции.
Спасибо Эммануэлю из Insight за поддержку нашего предложения, Insight AI за его принятие и Эндрю за его выбор. Эндрю будет искать свою следующую возможность, когда программа закончится через несколько недель, поэтому, если вы нанимаете, дайте мне знать, и я свяжу вас с командой Insight.
И если вы заинтересованы в продолжении работы над этим проектом, когда Эндрю уйдет, дайте мне знать. Это веселый и интересный проект с множеством возможностей для обучения.
Подпишитесь на нашу Информационную рассылку, чтобы получать ее еженедельно на свой почтовый ящик.
Первоначально опубликовано на twimlai.com 28 сентября 2018 г.
