Optinen luku
Tekoälyn harjoitustiedot tekstintunnistusta varten
Optimoi tietojen digitalisointi korkealaatuisella Optical Character Recognition (OCR) -harjoitustiedolla luodaksesi älykkäitä ML-malleja.
Vähennä tekoälymallien oppimiskäyrää luotettavalla OCR-koulutustietojoukolla
Tekstin skannattujen kuvien purkaminen ja digitointi on haaste monille yrityksille, jotka kehittävät luotettavia tekoäly- ja syväoppimismalleja. Optisen merkintunnistuksen, erikoisprosessin, avulla on mahdollista etsiä, indeksoida, poimia ja optimoida tietoja koneellisesti luettavaan muotoon. Tämä skannatun asiakirjan tietojoukko käytetään tietojen poimimiseen käsinkirjoitetuista asiakirjoista, laskuista, laskuista, kuiteista, matkalipuista, passeista, lääketieteellisistä tarroista, katukylteistä ja muista. Luotettavien ja optimoitujen mallien kehittämiseksi sen tulisi olla koulutettu käyttämään OCR-tietosarjoja, jotka ovat poimineet tietoja tuhansista skannatuista asiakirjoista.
Miten asiantuntemuksemme tarkkojen OCR-harjoitustietosarjojen kehittämisessä toimii SINUN suosion?
• Tarjoamme asiakaskohtaisia OCR-harjoittelutietojoukko ratkaisuja, jotka auttavat asiakkaita kehittämään optimoituja tekoälymalleja.
• Voimamme ulottuvat tarjontaan skannatut PDF-tiedostot ja peittäminen eri kirjainten kokoja, fontteja ja symboleja asiakirjoista.
• Yhdistämme tekniikan tarkkuus ja inhimillinen kokemus tarjota asiakkaille skaalautuva, luotettava ja edullinen ratkaisu.
OCR-käytön tapaukset
Vapaamuotoiset käsinkirjoitetut tekstitietojoukot tehokkaiden ML-mallien kehittämiseksi.
Kerää / hanki tuhansia korkealaatuisia käsinkirjoitettuja tietojoukkoja sadoilla kielillä ja murteilla koneoppimis- (ML) ja syväoppimismallien (DL) kouluttamiseksi. Voimme myös auttaa poimimaan tekstiä kuvan sisältä.
Käsinkirjoitettujen lomakkeiden tietojoukko
Freestyle käsinkirjoitetun tekstin kappaleiden tietojoukot
Kuitti/lasku
Tietojoukot, jotka koostuvat laskusta/kuitista, joista on ostettu useita tuotteita, esim. kahvila, ravintolalaskut, päivittäistavarakauppa, verkkokaupat, tiemaksukuitit, lentokentän vaatehuone, oleskelutila, polttoainelasku, baarilasku, internetlaskut, ostoslaskut, taksikuitit, ravintolalaskut, jne. kerätty eri alueelta ja eri kielillä ML-mallin edellyttämällä tavalla. Säästä huomattavasti aikaa ja rahaa transkriptoimalla laskujen ja kuittien keskeiset tiedot tehokkaasti ja tarkasti.
Kuittitietojen kerääminen: Kuittien tiedonpoisto OCR:llä
Laskujen tiedonkeruu: Literoi luotettavat tiedot skannattujen laskujen tietojoukoilla
Liput: Lentoliput, Taksiliput, Pysäköintiliput, Junaliput, Elokuvalippujen käsittely OCR:llä
Moniluokkaisten skannattujen asiakirjojen transkriptio: Uutiskirjeet, Ansioluettelo, Lomakkeet valintaruudulla, Moniasiakirja yhdessä kuvassa, Käyttöopas, Verolomakkeet jne.
Monikielinen asiakirja
Monikieliset käsinkirjoitetut tiedonkeruupalvelut hahmontunnistusta, tietokonenäköä ja muita koneoppimisratkaisuja varten optisten merkintunnistusmallien kouluttamiseen.
Tekstintunnistus – Monikielinen asiakirja 1
Tekstintunnistus – Monikielinen asiakirja 2
Kohtaustietojen kerääminen
Lääkepullo etiketeillä, englantilainen katu/tiekuvaus auton rekisterikilvellä, englantilainen katu/tiekuvaus ohje/infotaululla jne.
Literoi lääketieteelliset tarrat tai lääketarrat tekstintunnistustoiminnolla
Rekisterikilven tunnistus OCR:llä
Katu-/tietietojen tunnistaminen ja Street Board -tietojen poimiminen OCR:llä
OCR-tietojoukot
Tekstin ja kuvan optisen merkintunnistuksen (OCR) tietojoukot, jotka auttavat sinua kouluttamaan todellisia sovelluksia. Etkö löydä tarvitsemiasi tietoja? Ota yhteyttä jo tänään.
Viivakoodin skannausvideotietojoukko
5K-videoita viivakoodeista, joiden kesto on 30-40 sekuntia useilta maantieteellisiltä alueilta
- Käyttötapa: Objektin tunnistusmalli
- Format: Videoita
- Volume: 5,000+
- Huomautukset: Ei
Laskut, ostotilaus, kuitit kuvatietojoukko
15.9 5 kuvia kuiteista, laskuista, ostotilauksista viidellä kielellä eli englanniksi, ranskaksi, espanjaksi, italiaksi ja hollanniksi
- Käyttötapa: Doc. Tunnistusmalli
- Format: kuvat
- Volume: 15,900+
- Huomautukset: Ei
Saksan ja Yhdistyneen kuningaskunnan laskun kuvatietojoukko
Toimitettu 45 XNUMX kuvia saksalaisista ja brittiläisistä laskuista
- Käyttötapa: Laskun tunnistus. Malli
- Format: kuvat
- Volume: 45,000+
- Huomautukset: Ei
Ajoneuvon rekisterikilven tietojoukko
3.5k-kuvia ajoneuvojen rekisterikilvestä eri kulmista
- Käyttötapa: Nro Kilven tunnistus
- Format: kuvat
- Volume: 3,500+
- Huomautukset: Ei
Käsinkirjoitetun asiakirjan kuvatietojoukko
Kerätty ja merkitty 90 XNUMX asiakirjaa englanniksi, ranskaksi, espanjaksi, saksaksi, italiaksi, portugaliksi ja koreaksi
- Käyttötapa: OCR malli
- Format: kuvat
- Volume: 90,000+
- Huomautukset: Kyllä
Asiakirjan tietojoukko tekstintunnistusta varten
23.5 XNUMX dokumenttia japanin, venäjän ja korean kielillä kylteistä, julkisivuista, pulloista, asiakirjoista, julisteista ja lentolehtisistä.
- Käyttötapa: Monikielinen OCR-malli
- Format: kuvat
- Volume: 23,500+
- Huomautukset: Kyllä
Eurooppalainen kuittikuvatietojoukko
11.5 XNUMX+ kuvaa kuitista Euroopan suurimmista kaupungeista
- Käyttötapa: Objektin tunnistusmalli
- Format: kuvat
- Volume: 11,500+
- Huomautukset: Ei
Lasku/kuittitietojoukko
Yli 75 XNUMX kuittia useilla kielillä
- Käyttötapa: Kuitti AI-malleja
- Format: kuvat
- Volume: 75,000+
- Huomautukset: Ei
Esittelyssä olevat asiakkaat
Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.
Kykymme
Ihmiset
Omistetut ja koulutetut ryhmät:
- Yli 30,000 yhteistyökumppania tietojen keräämiseen, merkintöihin ja laadunvalvontaan
- Tunnistettu projektinhallintaryhmä
- Kokenut tuotekehitystiimi
- Talent Pool Sourcing & Onboarding -tiimi
Käsitellä asiaa
Korkein prosessitehokkuus taataan:
- Vankka 6 Sigma Stage-Gate -prosessi
- Erityinen 6 Sigma -mallihihnan tiimi - tärkeimmät prosessin omistajat ja laatuvaatimukset
- Jatkuva parantaminen ja palautesilmukka
foorumi
Patentoitu alusta tarjoaa etuja:
- Verkkopohjainen alusta loppuun
- Moitteeton laatu
- Nopeampi TAT
- Saumaton toimitus
Suositellut resurssit
Kuvaajat
OCR – määritelmä, edut, haasteet ja käyttötapaukset
OCR on tekniikka, jonka avulla koneet voivat lukea painettua tekstiä ja kuvia. Sitä käytetään usein yrityssovelluksissa, kuten asiakirjojen digitoinnissa säilytystä tai käsittelyä varten, ja kuluttajasovelluksissa, kuten kulukorvauskuitin skannaamisessa.
Uutiset ja media
OCR terveydenhuollossa: Kattava opas käyttötapauksiin, edut
Terveydenhuoltoalalla on edessään paradigmamuutos työnkulkuissaan, kun tekoälyn uudet ja kehittyneet teknologiat ottavat käyttöön. Tekoälytyökaluja ja -tekniikoita hyödyntämällä voidaan saavuttaa parempia lääketieteellisiä tuloksia paremmalla terveydenhuollon tehokkuudella.
Ostajan opas
Ostajan opas suurille kielimalleille LLM
Oletko koskaan raapinut päätäsi ja hämmästynyt siitä, kuinka Google tai Alexa näyttivät saavan sinut? Vai oletko huomannut lukevasi tietokoneella luotua esseen, joka kuulostaa pelottavan inhimilliseltä? Et ole yksin. On aika vetää esirippu taakse ja paljastaa salaisuus: suuret kielimallit eli LLM:t.
Keskustellaan OCR-koulutustietotarpeistasi tänään
Usein kysytyt kysymykset (FAQ)
Tekstintunnistus viittaa tekniikkaan, jonka avulla tietokoneet voivat tunnistaa ja muuntaa kuvissa tai skannatuissa asiakirjoissa painettuja tai käsin kirjoitettuja merkkejä konekoodatuksi tekstiksi. Koneoppimismalleja käytetään usein parantamaan OCR-järjestelmien tarkkuutta ja mukautumiskykyä.
OCR toimii käyttämällä merkittyjä tietojoukkoja, jotka koostuvat tekstin kuvista ja niitä vastaavista digitaalisista transkriptioista. Malli on koulutettu tunnistamaan näiden kuvien kuvioita, jotka vastaavat tiettyjä merkkejä tai sanoja. Ajan mittaan, riittävällä datalla ja iteratiivisella harjoittelulla, malli parantaa tarkkuuttaan hahmontunnistuksessa.
OCR on ratkaisevan tärkeä ML-mallin koulutuksessa, koska sen avulla malli voi oppia ja yleistää erilaisista tekstiesityksistä, mikä tekee siitä mukautuvan erilaisiin fontteihin, käsinkirjoituksiin ja asiakirjatyyppeihin. Hyvin koulutettu OCR-malli pystyy käsittelemään tekstin todellisia vaihteluita, mikä johtaa tarkempaan tekstin tunnistamiseen eri sovelluksissa.
Yritykset voivat hyödyntää OCR-teknologiaa (Optical Character Recognition) automatisoidakseen tietojen syöttämisen fyysisistä asiakirjoista, digitoidakseen ja etsiäkseen paperiarkistoista, käsitelläkseen tehokkaasti laskuja ja kuitteja, poimiessaan tietoja automaattisesti lomakkeista, muuntaakseen skannatut PDF-tiedostot haettavissa oleviin muotoihin, integroidakseen mobiilisovelluksiin. liikkeellä olevien tietojen kerääminen sekä asiakirjojen tarkistaminen ja todentaminen pankkitoiminnan kaltaisilla aloilla. Näiden sovellusten avulla OCR auttaa virtaviivaistamaan toimintoja, vähentämään manuaalisia virheitä ja parantamaan digitaalista käytettävyyttä.