Optik Karakter Tanıma

OCR için AI Eğitim Verileri

Akıllı ML modelleri oluşturmak için yüksek kaliteli Optik Karakter Tanıma (OCR) eğitim verileriyle veri dijitalleştirmesini optimize edin.

Güvenilir OCR Eğitim Veri Kümesi ile AI modellerinin öğrenme eğrisini azaltın

Taranan metin görüntülerini deşifre etmek ve dijitalleştirmek, güvenilir AI ve Derin Öğrenme modelleri geliştiren birçok işletme için zorlu bir iştir. Özel bir süreç olan Optik Karakter Tanıma ile verileri makine tarafından okunabilir formatta aramak, indekslemek, ayıklamak ve optimize etmek mümkündür. Bu taranan belge veri kümesi el yazısı belgeler, faturalar, faturalar, makbuzlar, seyahat biletleri, pasaportlar, tıbbi etiketler, sokak işaretleri ve daha fazlasından bilgi çıkarmak için kullanılıyor. Güvenilir ve optimize edilmiş modeller geliştirmek için binlerce taranmış belgeden veri çıkaran OCR veri kümeleri üzerinde eğitilmelidir.

Doğru OCR eğitim veri kümeleri geliştirme konusundaki uzmanlığımız şu alanlarda nasıl çalışır? SİZİN iyilik?

• Müşteriye özel sunuyoruz OCR eğitim veri seti müşterilerin optimize edilmiş yapay zeka modelleri geliştirmesine yardımcı olan çözümler.
• Yeteneklerimiz teklifleri kapsar taranan PDF veri kümeleri ve kaplama belgelerden farklı harf boyutları, yazı tipleri ve semboller.
• teknoloji ve insan deneyiminin hassasiyeti müşteriler için ölçeklenebilir, güvenilir ve uygun fiyatlı bir çözüm sağlamak.

OCR Kullanım Durumları

Güçlü ML modelleri geliştirmek için serbest stil el yazısı metin veri kümeleri.

Makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme (DL) modellerini eğitmek için yüzlerce dilde ve lehçede binlerce yüksek kaliteli el yazısı veri kümesini toplayın / kaynaklayın. Ayrıca bir görüntü içindeki metni çıkarmaya da yardımcı olabiliriz.

El Yazısı Formlar Veri Kümesi

Serbest Stil El Yazısı Metin Paragrafları Veri Kümeleri

Makbuz/Fatura

Kahve dükkanı, Restoran faturaları, Bakkal, Online alışveriş, Geçiş faturaları, Havaalanı vestiyer, Lounge, Yakıt faturası, Bar faturası, internet faturaları, alışveriş faturaları, taksi makbuzları, restoran faturaları gibi çeşitli öğelerin satın alındığı fatura/fişten oluşan veri setleri, vb. farklı bölgelerden ve ML modeli için gerekli olan farklı dillerde toplanmıştır. Faturalardan ve makbuzlardan önemli verileri etkili ve doğru bir şekilde kopyalayarak önemli ölçüde zaman ve paradan tasarruf edin.

Makbuz Verilerinin Toplanması: OCR ile Fişlerin Veri Çıkarımı

Fatura Verisi Toplama: Taranan Fatura Veri Kümeleri ile güvenilir verileri kopyalayın

biletler: Uçak biletleri, Taksi biletleri, Otopark biletleri, Tren biletleri, OCR ile Sinema Bileti İşlemleri

Çok Kategorili Taranan Belgelerin Deşifresi: Bültenler, Özgeçmiş, Onay kutulu formlar, Tek bir görüntüde çoklu belge, Kullanım kılavuzu, Vergi formları vb.

Çok Dilli Belge

Optik Karakter Tanıma modellerini eğitmek için örüntü tanıma, bilgisayarla görme ve diğer makine öğrenimi çözümleri için çok dilli el yazısı veri toplama hizmetleri.

OCR – Çok dilli belge 1

OCR – Çok dilli belge 2

Sahne Verisi Toplama

Etiketli ilaç şişesi, araba plakalı İngiliz Sokak/Yol sahnesi, talimat/bilgi panosu vb. ile İngiliz Sokak/Yol sahnesi.

OCR ile Tıbbi Etiketleri veya İlaç Etiketlerini Yazıya Çıkarın

OCR kullanarak Plaka Tanıma

OCR ile Sokak/Yol ve Bilgi Algılama Sokak Panosu verileri

OCR Veri Kümeleri

Gerçek dünya uygulamalarını eğitmek için sizi harekete geçiren Metin ve Görüntü Optik Karakter Tanıma (OCR) Veri Kümeleri. İhtiyacınız olan verileri bulamıyor musunuz? Bize Hemen Ulaşın.

Barkod Tarama Video Veri Kümesi

Birden fazla coğrafyadan 5-30 saniye süreli 40k barkod videoları

Faturalar, PO, Fişler Görüntü Veri Kümesi

İngilizce, Fransızca, İspanyolca, İtalyanca ve Felemenkçe gibi 15.9 dilde 5 bin makbuz, fatura, satın alma siparişi görüntüsü

Alman ve İngiltere Fatura Görüntüsü Veri Kümesi

Alman ve Birleşik Krallık Faturalarının 45 bin görüntüsünü teslim etti

Araç Plaka Veri Seti

Araç Plakalarının farklı açılardan 3.5k görüntüsü

El Yazısı Belge Görüntüsü Veri Kümesi

İngilizce, Fransızca, İspanyolca, Almanca, İtalyanca, Portekizce ve Korece dillerinde toplanan ve açıklamalı 90 belge

OCR için Belge Veri Kümesi

Tabelalar, Vitrinler, Şişeler, Belgeler, Posterler, El ilanlarından Japonca, Rusça ve Korece dillerinde 23.5 bin belge.

Avrupa Makbuz Görüntüsü Veri Kümesi

Büyük Avrupa şehirlerinden alınan 11.5k+ alındı görüntüsü

Fatura/Fiş Veri Kümesi

Birden çok dilde 75k+ makbuz

Öne Çıkan Müşteriler

Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.

İnsanlar

Özel ve eğitimli ekipler:

Veri Toplama, Etiketleme ve Kalite Güvencesi için 30,000'den fazla ortak çalışan
Yetkili Proje Yönetim Ekibi
Deneyimli Ürün Geliştirme Ekibi
Yetenek Havuzu Tedarik ve Yerleştirme Ekibi

süreci

En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:

Sağlam 6 Sigma Aşama Kapısı Süreci
6 Sigma kara kuşaktan oluşan özel bir ekip – Kilit süreç sahipleri ve Kalite uyumluluğu
Sürekli İyileştirme ve Geri Bildirim Döngüsü

Platform

Patentli platform şu avantajlara sahiptir:

Web tabanlı uçtan uca platform
Kusursuz Kalite
Daha hızlı TAT
Sorunsuz Teslimat

Önerilen Kaynaklar

İnfografik

OCR – Tanım, Yararlar, Zorluklar ve Kullanım Örnekleri

OCR, makinelerin basılı metin ve görüntüleri okumasını sağlayan bir teknolojidir. Genellikle belgelerin saklanması veya işlenmesi için dijitalleştirilmesi gibi iş uygulamalarında ve harcama geri ödemesi için bir makbuzun taranması gibi tüketici uygulamalarında kullanılır.

Blog

Sağlık Hizmetlerinde OCR: Kullanım Örnekleri ve Faydaları İçin Kapsamlı Bir Kılavuz

Sağlık sektörü, AI'da yeni ve gelişmiş teknolojilerin başlamasıyla birlikte iş akışlarında bir paradigma değişikliği ile karşı karşıyadır. AI araçlarından ve teknolojilerinden yararlanarak, daha yüksek sağlık hizmeti verimliliği ile iyileştirilmiş tıbbi sonuçlar elde edilebilir.

Alıcı Rehberi

Büyük Dil Modelleri LLM için Satın Alma Rehberi

Hiç Google veya Alexa'nın sizi nasıl "anladığını" görünce şaşırıp kafanızı kaşıdınız mı? Yoksa kendinizi kulağa ürkütücü bir şekilde insan gibi gelen, bilgisayar tarafından oluşturulmuş bir makale okurken mi buldunuz? Yalnız değilsin. Perdeyi geri çekmenin ve sırrı ortaya çıkarmanın zamanı geldi: Büyük Dil Modelleri veya LLM'ler.

Klinik NLP oluşturmak, çözmek için muazzam bir alan uzmanlığı gerektiren kritik bir görevdir. Bu alanda Google'ın birkaç yıl önünde olduğunuzu açıkça görebiliyorum. Seninle çalışmak ve seni büyütmek istiyorum.

Google, Inc. yönetmen

Mühendislik ekibim, sağlık hizmetleri konuşma API'lerinin geliştirilmesi sırasında 2+ yıl boyunca Shaip'in ekibiyle birlikte çalıştı. Sağlık hizmetlerine özel NLP'de yaptıkları çalışmalardan ve karmaşık veri kümeleriyle başarabildiklerinden çok etkilendik.

Google, Inc. Mühendislik Başkanı

OCR Eğitim Verileri ihtiyaçlarınızı bugün tartışalım

Bize ulaşın

Sıkça Sorulan Sorular (SSS)

1. OCR (Optik Karakter Tanıma) Nedir?

OCR, bilgisayarların görüntülerdeki veya taranan belgelerdeki basılı veya el yazısı karakterleri tanımasını ve makine tarafından kodlanmış metne dönüştürmesini sağlayan bir teknolojiyi ifade eder. OCR sistemlerinin doğruluğunu ve uyarlanabilirliğini artırmak için genellikle makine öğrenimi modelleri kullanılır.

2. OCR nasıl çalışır?

OCR, metin görüntülerinden ve bunlara karşılık gelen dijital transkripsiyonlardan oluşan etiketli veri kümelerini kullanarak çalışır. Model, bu görüntülerdeki belirli karakterlere veya kelimelere karşılık gelen kalıpları tanıyacak şekilde eğitilmiştir. Zamanla, yeterli veri ve yinelemeli eğitimle model, karakter tanımadaki doğruluğunu artırır.

3. OCR neden önemlidir?

OCR, ML model eğitiminde çok önemlidir çünkü modelin çeşitli metinsel temsillerden öğrenmesine ve genelleme yapmasına olanak tanıyarak onu çeşitli yazı tiplerine, el yazılarına ve belge türlerine uyarlanabilir hale getirir. İyi eğitilmiş bir OCR modeli, metindeki gerçek dünyadaki farklılıkları işleyebilir ve bu da çeşitli uygulamalarda daha doğru metin tanıma sağlar.

4. İşletmeniz OCR'dan Nasıl Yararlanabilir?

İşletmeler, fiziksel belgelerden veri girişini otomatikleştirmek, kağıt arşivlerini dijitalleştirmek ve aramak, faturaları ve makbuzları verimli bir şekilde işlemek, formlardan bilgileri otomatik olarak çıkarmak, taranmış PDF'leri aranabilir formatlara dönüştürmek, mobil uygulamalarla entegre etmek için OCR (Optik Karakter Tanıma) teknolojisinden yararlanabilir. Bankacılık gibi sektörlerde hareket halindeyken veri yakalayın ve belgeleri doğrulayın ve doğrulayın. Bu uygulamalar aracılığıyla OCR, işlemleri kolaylaştırmaya, manuel hataları azaltmaya ve dijital erişilebilirliği geliştirmeye yardımcı olur.