Оптичний розпізнавання символів (OCR)
Оптимізуйте оцифровку даних за допомогою високоякісних навчальних даних оптичного розпізнавання символів (OCR) для створення інтелектуальних моделей ML.
Розшифровка та оцифрування сканованих зображень тексту є проблемою для багатьох компаній, які розробляють надійні моделі штучного інтелекту та глибокого навчання. За допомогою оптичного розпізнавання символів, спеціалізованого процесу, можна шукати, індексувати, витягувати й оптимізувати дані в машиночитаному форматі. Це набір даних відсканованого документа використовується для отримання інформації з рукописних документів, рахунків-фактур, рахунків, квитанцій, проїзних квитків, паспортів, медичних етикеток, дорожніх знаків тощо. Щоб розробити надійні та оптимізовані моделі, його слід навчити на наборах даних OCR, які витягли дані з тисяч відсканованих документів.
Як працює наш досвід у розробці точних навчальних наборів даних OCR ПЕЖО користь?
• Ми надаємо індивідуальні послуги клієнта Набір навчальних даних OCR рішення, які допомагають клієнтам розробляти оптимізовані моделі ШІ.
• Наші можливості поширюються на пропозицію відскановані набори даних PDF і покриття різні розміри літер, шрифти та символи з документів.
• Поєднуємо точність технології та людський досвід щоб забезпечити масштабоване, надійне та доступне рішення для клієнтів.
Збирайте/використовуйте тисячі високоякісних рукописних наборів даних сотнями мов і діалектів, щоб тренувати моделі машинного навчання (ML) і глибокого навчання (DL). Ми також можемо допомогти витягти текст із зображення.
Набори даних, що складаються з рахунків/квитанцій, де було придбано кілька товарів, наприклад, кав’ярня, рахунки в ресторані, бакалія, онлайн-магазини, квитанції про оплату проїзду, гардероб аеропорту, кімната відпочинку, рахунок за пальне, рахунок-фактура в барі, рахунки за Інтернет, рахунки за покупки, квитанції за таксі, рахунки в ресторані, тощо, зібрані з іншого регіону та різними мовами, як того вимагає модель ML. Економте значний час і гроші, ефективно й точно переписуючи ключові дані з рахунків-фактур і квитанцій.
Збір даних про отримання: Отримання даних квитанцій за допомогою OCR
Збір даних рахунків-фактур: Транскрибуйте надійні дані за допомогою сканованих наборів даних рахунків-фактур
Квитки: Авіаквитки, квитки на таксі, квитки на паркування, квитки на поїзд, обробка квитків у кіно за допомогою OCR
Транскрипція багатокатегорійних сканованих документів: Інформаційні бюлетені, резюме, форми з прапорцем, кілька документів на одному зображенні, посібник користувача, податкові форми тощо.
Служби збору багатомовних рукописних даних для розпізнавання образів, комп’ютерного зору та інших рішень машинного навчання для навчання моделей оптичного розпізнавання символів.
Пляшка з ліками з етикетками, сцена англійської вулиці/дороги з номерним знаком автомобіля, сцена англійської вулиці/дороги з інструкціями/інформаційною дошкою тощо.
Легко витягуйте таблиці з PDF-файлів, відсканованих документів і зображень. Отримайте важливі дані, упорядковані в табличних форматах, із документів будь-якого типу. Наше рішення попередньо навчено розпізнавати широкий спектр заголовків і полів таблиць. Плоскі поля: Ім'я, адреса, загальна сума, дата та багато іншого! і Лінійки: Назва, код, кількість, опис, дата та багато іншого!
Набори даних оптичного розпізнавання символів (OCR) для тексту та зображень, які допоможуть вам у навчанні реальних програм. Не можете знайти потрібні дані? Зв'яжіться з нами сьогодні.
5k відео штрих-кодів тривалістю 30-40 секунд з різних регіонів
15.9 тис. зображень квитанцій, рахунків-фактур, замовлень на купівлю 5 мовами, тобто англійською, французькою, іспанською, італійською та голландською
Доставлено 45 тисяч зображень німецьких і британських рахунків-фактур
3.5k зображень номерних знаків транспортних засобів з різних ракурсів
Зібрано та анотовано 90 тисяч документів англійською, французькою, іспанською, німецькою, італійською, португальською та корейською мовами
23.5 тисячі документів японською, російською та корейською мовами з вивісок, вітрин, пляшок, документів, плакатів, флаєрів.
11.5 тисяч+ зображень квитанцій із великих міст Європи
Понад 75 тисяч квитанцій кількома мовами
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
Спеціальні та навчені команди:
Найвища ефективність процесу забезпечується завдяки:
Запатентована платформа пропонує такі переваги:
OCR — це технологія, яка дозволяє машинам читати друкований текст і зображення. Він часто використовується в бізнес-додатках, таких як оцифрування документів для зберігання або обробки, і в споживчих програмах, таких як сканування квитанції для відшкодування витрат.
Індустрія охорони здоров’я зіткнулася зі зміною парадигми своїх робочих процесів із появою нових передових технологій ШІ. Використовуючи інструменти та технології штучного інтелекту, можна отримати покращені медичні результати з більшою ефективністю охорони здоров’я.
Ви коли-небудь чухали голову, вражені тим, як Google або Alexa, здавалося, «дістали» вас? Або ви помітили, що читаєте комп’ютерне есе, яке звучить моторошно по-людськи? Ти не один. Настав час відсунути завісу та відкрити секрет: великі мовні моделі, або LLM.
Давайте сьогодні обговоримо ваші потреби в навчальних даних OCR
OCR, або оптичне розпізнавання символів, – це технологія, яка перетворює друкований або рукописний текст на зображеннях або в сканованих документах на текст, придатний для машинного зчитування. Вона працює шляхом навчання моделей штучного інтелекту з позначеними наборами даних розпізнавати шаблони та символи в різних форматах, таких як квитанції, рахунки-фактури та форми.
Розпізнавання символів (OCR) є життєво важливим для автоматизації таких завдань, як обробка документів, вилучення даних та оцифрування. Воно допомагає компаніям заощаджувати час, зменшувати кількість помилок та підвищувати ефективність обробки великих обсягів фізичних або відсканованих документів.
Машинне навчання покращує OCR, навчаючи моделі різноманітним наборам даних, дозволяючи їм обробляти варіації шрифтів, стилів рукописного введення, макетів та мов. З часом моделі навчаються узагальнювати та покращувати коефіцієнти розпізнавання.
OCR може обробляти широкий спектр документів, таких як квитанції, рахунки-фактури, рукописні форми, паспорти, медичні етикетки, квитки та навіть складні таблиці у відсканованих PDF-файлах або зображеннях.
Розпізнавання символів у таблицях (OCR) витягує структуровані дані з таблиць у відсканованих документах, PDF-файлах або зображеннях. Воно перетворює рядки та стовпці у формати, що зчитуються машиною, такі як Excel, що робить обробку даних швидшою та точнішою.
OCR широко використовується в таких галузях, як охорона здоров'я, фінанси та електронна комерція. Він автоматизує вилучення даних з медичних записів, рахунків-фактур, квитанцій та інших документів, підвищуючи операційну ефективність у всіх секторах.
Багатомовні OCR-моделі навчаються на наборах даних, що охоплюють різні мови, діалекти та стилі шрифтів. Це дозволяє їм точно розпізнавати та обробляти текст у різних шрифтах та типографіках.
Навчання моделей OCR передбачає роботу з різноманітним почерком, шрифтами, макетами та мовами. Забезпечення точності розпізнавання складних документів, таких як медичні чеки або багатомовний контент, також є ключовим завданням.
Shaip пропонує високоякісні набори даних OCR, адаптовані до потреб клієнта, включаючи квитанції, рахунки-фактури, рукописні форми та багатомовні документи. Ці набори даних куруються, анотуються та перевіряються для забезпечення максимальної точності та надійності.
Рішення Shaip для навчання розпізнаванню символів (OCR) є високомасштабованими та розробленими для забезпечення виняткової точності. Їхній процес поєднує передові інструменти штучного інтелекту з людським досвідом, забезпечуючи надійні результати навіть з великими наборами даних.
Вартість залежить від типу, обсягу та складності необхідного набору даних. Для індивідуального ціноутворення компанії можуть звернутися безпосередньо до Shaip, щоб обговорити свої конкретні потреби.
