광학 문자 인식
OCR을 위한 AI 훈련 데이터
고품질 OCR(광학 문자 인식) 교육 데이터로 데이터 디지털화를 최적화하여 지능형 ML 모델을 구축합니다.
신뢰할 수 있는 OCR 교육 데이터 세트로 AI 모델의 학습 곡선 단축
텍스트의 스캔한 이미지를 해독하고 디지털화하는 것은 신뢰할 수 있는 AI 및 딥 러닝 모델을 개발하는 많은 기업의 과제입니다. 특수 프로세스인 광학 문자 인식을 통해 데이터를 검색, 색인 생성, 추출 및 기계 판독 가능한 형식으로 최적화할 수 있습니다. 이 스캔한 문서 데이터세트 손으로 쓴 문서, 송장, 청구서, 영수증, 여행 티켓, 여권, 의료 라벨, 도로 표지판 등에서 정보를 추출하는 데 사용되고 있습니다. 안정적이고 최적화된 모델을 개발하려면 수천 개의 스캔 문서에서 데이터를 추출한 OCR 데이터 세트에 대해 교육을 받아야 합니다.
정확한 OCR 교육 데이터 세트 개발에 대한 당사의 전문성이 어떻게 작동하는지 귀하의 호의?
• 우리는 고객별 OCR 훈련 데이터 세트 고객이 최적화된 AI 모델을 개발할 수 있도록 지원하는 솔루션입니다.
• 당사의 기능은 제품으로 확장됩니다. 스캔한 PDF 데이터 세트 그리고 덮음 문서의 다양한 문자 크기, 글꼴 및 기호.
• 우리는 다음을 결합합니다 기술과 인간의 경험의 정확성 고객에게 확장 가능하고 안정적이며 저렴한 솔루션을 제공합니다.
OCR 사용 사례
강력한 ML 모델을 개발하기 위한 자유형 필기 텍스트 데이터 세트.
수백 가지 언어와 방언으로 수천 개의 고품질 필기 데이터 세트를 수집/소싱하여 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL) 모델을 훈련합니다. 우리는 또한 이미지 내에서 텍스트를 추출하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
필기 양식 데이터세트
자유형 필기 텍스트 단락 데이터 세트
영수증/인보이스
커피숍, 식당 청구서, 식료품, 온라인 쇼핑, 통행료 영수증, 공항 휴대품 보관소, 라운지, 연료 청구서, 바 청구서, 인터넷 청구서, 쇼핑 청구서, 택시 영수증, 식당 청구서, ML 모델에 필요한 다른 지역 및 다른 언어로 수집된 등. 송장 및 영수증의 주요 데이터를 효과적이고 정확하게 전사하여 상당한 시간과 비용을 절약하십시오.
영수증 데이터 수집: OCR로 영수증 데이터 추출
송장 데이터 수집: 스캔한 인보이스 데이터 세트로 신뢰할 수 있는 데이터 기록
티켓 : 항공권, 택시, 주차권, 기차표, 영화표 OCR 처리
다중 범주 스캔 문서의 전사: 뉴스레터, 이력서, 확인란이 있는 양식, 단일 이미지의 다중 문서, 사용 설명서, 세금 양식 등
다국어 문서
광학 문자 인식 모델을 훈련하기 위한 패턴 인식, 컴퓨터 비전 및 기타 기계 학습 솔루션을 위한 다국어 필기 데이터 수집 서비스.
OCR – 다국어 문서 1
OCR – 다국어 문서 2
장면 데이터 수집
레이블이 있는 약병, 자동차 번호판이 있는 영어 거리/도로 장면, 지침/정보 보드가 있는 영어 거리/도로 장면 등
OCR을 사용하여 의료 라벨 또는 의약품 라벨 전사
OCR을 이용한 번호판 인식
OCR로 도로/도로 감지 및 정보 추출 도로판 데이터
OCR 데이터 세트
텍스트 및 이미지 광학 문자 인식(OCR) 데이터 세트를 통해 실제 응용 프로그램을 교육할 수 있습니다. 필요한 데이터를 찾을 수 없습니까? 오늘 저희에게 연락하십시오.
주요 클라이언트
팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.
우리의 능력
사람들
전담 및 훈련된 팀:
- 데이터 수집, 라벨링 및 QA를 위한 30,000명 이상의 공동 작업자
- 자격을 갖춘 프로젝트 관리 팀
- 경험이 풍부한 제품 개발 팀
- 인재 풀 소싱 및 온보딩 팀
방법
최고의 공정 효율성은 다음을 통해 보장됩니다.
- 강력한 6시그마 스테이지 게이트 프로세스
- 6시그마 블랙벨트로 구성된 전담 팀 – 핵심 프로세스 소유자 및 품질 준수
- 지속적인 개선 및 피드백 루프
플랫폼
특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 웹 기반 엔드 투 엔드 플랫폼
- 완벽한 품질
- 더 빠른 TAT
- 원활한 전달
추천 자료
인포 그래픽
OCR – 정의, 이점, 과제 및 사용 사례
OCR은 기계가 인쇄된 텍스트와 이미지를 읽을 수 있도록 하는 기술입니다. 저장 또는 처리를 위해 문서를 디지털화하는 것과 같은 비즈니스 응용 프로그램과 비용 상환을 위해 영수증을 스캔하는 것과 같은 소비자 응용 프로그램에서 자주 사용됩니다.
블로그
의료 분야의 OCR: 사용 사례, 이점에 대한 종합 가이드
의료 산업은 AI의 새로운 첨단 기술의 시작과 함께 워크플로우의 패러다임 변화에 직면해 있습니다. AI 도구와 기술을 활용하면 더 높은 의료 효율성으로 향상된 의료 결과를 얻을 수 있습니다.
구매자 가이드
대규모 언어 모델 LLM 구매자 가이드
구글이나 알렉사가 당신을 '잡는' 방법에 놀란 적이 있습니까? 아니면 소름 끼치게 인간적으로 들리는 컴퓨터 생성 에세이를 읽고 있는 자신을 발견했습니까? 당신은 혼자가 아닙니다. 커튼을 뒤로 젖히고 비밀을 밝힐 때입니다. 바로 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)입니다.
오늘 OCR 교육 데이터 요구 사항에 대해 논의해 보겠습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
OCR은 컴퓨터가 이미지나 스캔한 문서에 인쇄되거나 손으로 쓴 문자를 인식하고 기계 인코딩된 텍스트로 변환할 수 있도록 하는 기술을 말합니다. 기계 학습 모델은 OCR 시스템의 정확성과 적응성을 향상시키기 위해 종종 사용됩니다.
OCR은 텍스트 이미지와 해당 디지털 전사본으로 구성된 레이블이 지정된 데이터 세트를 사용하여 작동합니다. 모델은 특정 문자나 단어에 해당하는 이미지의 패턴을 인식하도록 훈련되었습니다. 시간이 지남에 따라 충분한 데이터와 반복적인 훈련을 통해 모델의 문자 인식 정확도가 향상됩니다.
OCR은 모델이 다양한 텍스트 표현을 학습하고 일반화하여 다양한 글꼴, 필기체, 문서 유형에 적응할 수 있도록 해주기 때문에 ML 모델 교육에 매우 중요합니다. 잘 훈련된 OCR 모델은 텍스트의 실제 변화를 처리할 수 있으므로 다양한 애플리케이션에서 텍스트를 더욱 정확하게 인식할 수 있습니다.
기업은 OCR(광학 문자 인식) 기술을 활용하여 실제 문서의 데이터 입력을 자동화하고, 종이 아카이브를 디지털화 및 검색하고, 송장 및 영수증을 효율적으로 처리하고, 양식에서 자동으로 정보를 추출하고, 스캔한 PDF를 검색 가능한 형식으로 변환하고, 모바일 앱과 통합하여 이동 중에도 데이터를 캡처하고 은행과 같은 부문에서 문서를 확인 및 인증합니다. 이러한 애플리케이션을 통해 OCR은 작업을 간소화하고, 수동 오류를 줄이고, 디지털 접근성을 향상시키는 데 도움을 줍니다.