10-11、Workflow of a Machine Learning project

机器学习项目三步工作流

1. Collect data 收集数据
2. Train model（Iterate many times until good enough）模型训练，反复迭代优化至效果达标
3. Deploy model 模型部署上线

---

结合【语音识别】场景逐项解读

1. Collect data｜数据采集

搜集海量标注数据集：真人语音音频 + 一一对应的标准转写文字

• 覆盖多地域口音、不同语速、日常环境杂音（室内 / 户外噪音）、男女老少声线；
• 是整个项目的基础，数据质量直接决定后续模型上限。

2. Train model & 循环迭代优化

1. 输入预处理后的语音数据，模型自主学习「声波特征→发音→汉字」的映射规律；
2. 循环迭代：用测试集检验识别准确率，错字率偏高时，回头补充新数据、调整模型参数，多次重复训练→测评，直到识别精度满足业务标准。

3. Deploy model｜落地部署

将打磨合格的语音识别模型集成落地： 嵌入手机输入法、实时字幕工具、智能音箱、电话语音转文字系统，面向终端用户正式使用。

💡课程补充要点

项目上线后不会终止：线上持续积累用户使用产生的新语音数据，周期性回流到第一步，开启新一轮迭代优化，持续优化模型效果。