광학 문자 인식 (OCR)
고품질 OCR(광학 문자 인식) 교육 데이터로 데이터 디지털화를 최적화하여 지능형 ML 모델을 구축합니다.
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.
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.
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
광학 문자 인식 모델을 훈련하기 위한 패턴 인식, 컴퓨터 비전 및 기타 기계 학습 솔루션을 위한 다국어 필기 데이터 수집 서비스.
레이블이 있는 약병, 자동차 번호판이 있는 영어 거리/도로 장면, 지침/정보 보드가 있는 영어 거리/도로 장면 등
PDF, 스캔한 문서, 이미지에서 손쉽게 표를 추출합니다. 모든 유형의 문서에서 표 형식으로 구성된 필수 데이터를 검색합니다. 당사 솔루션은 다양한 표 헤더 및 필드를 인식하도록 사전 훈련되었습니다. 플랫 필드: 이름, 주소, 총계, 날짜 등 다양한 정보! 라인 항목: 이름, 코드, 수량, 설명, 날짜 등등!
텍스트 및 이미지 광학 문자 인식(OCR) 데이터 세트를 통해 실제 응용 프로그램을 교육할 수 있습니다. 필요한 데이터를 찾을 수 없습니까? 오늘 저희에게 연락하십시오.
여러 지역에서 5-30초 길이의 바코드 40K 비디오
15.9개 언어(예: 영어, 프랑스어, 스페인어, 이탈리아어 및 네덜란드어)로 된 영수증, 송장, 구매 주문서의 5k 이미지
독일 및 영국 인보이스 45개 이미지 전달
영어, 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 포르투갈어 및 한국어로 된 90K 문서 수집 및 주석 추가
간판, 상점 정면, 병, 문서, 포스터, 전단지에서 일본어, 러시아어 및 한국어로 된 23.5k 문서.
팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.
전담 및 훈련된 팀:
최고의 공정 효율성은 다음을 통해 보장됩니다.
특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
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.
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.
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.
OCR(광학 문자 인식)은 이미지나 스캔한 문서에 인쇄되거나 손으로 쓴 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 기술입니다. 레이블이 지정된 데이터셋을 사용하여 AI 모델을 훈련시켜 영수증, 송장, 양식 등 다양한 형식의 패턴과 문자를 인식하도록 합니다.
OCR은 문서 처리, 데이터 추출, 디지털화 등의 업무를 자동화하는 데 필수적입니다. OCR은 기업이 대량의 실제 문서나 스캔 문서를 처리하는 데 있어 시간을 절약하고 오류를 줄이며 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
머신러닝은 다양한 데이터셋으로 모델을 학습시켜 OCR을 향상시키고, 다양한 글꼴, 필기 스타일, 레이아웃 및 언어를 처리할 수 있도록 합니다. 시간이 지남에 따라 모델은 인식률을 일반화하고 개선하는 방법을 학습합니다.
OCR은 영수증, 송장, 손으로 쓴 양식, 여권, 의료 라벨, 티켓, 심지어 스캔한 PDF나 이미지의 복잡한 표 등 광범위한 문서를 처리할 수 있습니다.
테이블 OCR은 스캔한 문서, PDF 또는 이미지의 표에서 구조화된 데이터를 추출합니다. 행과 열을 Excel과 같은 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환하여 데이터 처리를 더욱 빠르고 정확하게 만듭니다.
OCR은 의료, 금융, 전자상거래 등 다양한 산업에서 널리 사용됩니다. 의료 기록, 송장, 영수증 및 기타 문서에서 데이터 추출을 자동화하여 모든 분야의 운영 효율성을 향상시킵니다.
다국어 OCR 모델은 다양한 언어, 방언 및 글꼴 스타일을 포함하는 데이터셋을 사용하여 학습됩니다. 이를 통해 다양한 문자와 타이포그래피에서 텍스트를 정확하게 인식하고 처리할 수 있습니다.
OCR 모델 학습에는 다양한 필기체, 글꼴, 레이아웃 및 언어를 처리하는 작업이 포함됩니다. 의료 영수증이나 다국어 콘텐츠와 같은 복잡한 문서를 정확하게 인식하는 것 또한 중요한 과제입니다.
Shaip은 영수증, 송장, 수기 양식, 다국어 문서를 포함한 고품질의 고객 맞춤형 OCR 데이터 세트를 제공합니다. 이러한 데이터 세트는 최고의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 엄선, 주석 처리 및 검증 과정을 거칩니다.
Shaip의 OCR 학습 솔루션은 확장성이 뛰어나고 탁월한 정확도를 제공하도록 설계되었습니다. 고급 AI 도구와 인간의 전문성을 결합한 프로세스를 통해 대규모 데이터 세트에서도 신뢰할 수 있는 결과를 보장합니다.
비용은 필요한 데이터 세트의 유형, 용량, 복잡성에 따라 달라집니다. 맞춤형 가격 책정을 원하시는 기업은 Shaip에 직접 연락하여 구체적인 요구 사항을 논의하실 수 있습니다.
