光学式文字認識（OCR）
高品質の光学式文字認識（OCR）トレーニングデータを使用してデータのデジタル化を最適化し、インテリジェントなMLモデルを構築します。
スキャンしたテキスト画像の解読とデジタル化は、信頼性の高いAIおよびディープラーニングモデルを開発する多くの企業にとって課題です。 特殊なプロセスである光学式文字認識を使用すると、データを検索、インデックス作成、抽出、および機械可読形式に最適化することができます。 これ スキャンされたドキュメントデータセット 手書きの文書、請求書、請求書、領収書、旅行チケット、パスポート、医療ラベル、道路標識などから情報を抽出するために使用されています。 信頼性が高く最適化されたモデルを開発するには、何千ものスキャンされたドキュメントからデータを抽出したOCRデータセットでトレーニングする必要があります。
正確なOCRトレーニングデータセットの開発に関する専門知識がどのように機能するか サプライヤ 賛成？
•クライアント固有のサービスを提供します OCRトレーニングデータセット 顧客が最適化されたAIモデルを開発するのに役立つソリューション。
•当社の機能は提供にまで及びます スキャンされたPDFデータセット とカバー ドキュメントとは異なる文字サイズ、フォント、記号.
•私たちは 技術と人間の経験の精度 スケーラブルで信頼性が高く、手頃な価格のソリューションをクライアントに提供します。
機械学習（ML）モデルと深層学習（DL）モデルをトレーニングするために、数百の言語と方言で数千の高品質な手書きデータセットを収集/調達します。 また、画像内のテキストの抽出を支援することもできます。
いくつかのアイテムが購入された請求書/領収書で構成されるデータセット（例：コーヒーショップ、レストランの請求書、食料品、オンラインショッピング、通行料の領収書、空港のクローク、ラウンジ、燃料の請求書、バーの請求書、インターネットの請求書、ショッピングの請求書、タクシーの領収書、レストランの請求書、 MLモデルの必要に応じて、さまざまな地域からさまざまな言語で収集されたものなど。 請求書と領収書から重要なデータを効果的かつ正確に転記することにより、時間とお金を大幅に節約します。
領収書データ収集： OCRを使用した領収書のデータ抽出
請求書データの収集： スキャンされた請求書データセットを使用して信頼できるデータを転記する
チケット： 航空券、タクシーチケット、駐車違反切符、電車の切符、OCRによる映画のチケット処理
マルチカテゴリのスキャンされたドキュメントの転記： ニュースレター、履歴書、チェックボックス付きフォーム、単一画像のマルチドキュメント、ユーザーマニュアル、税務フォームなど。
光学式文字認識モデルをトレーニングするためのパターン認識、コンピュータービジョン、およびその他の機械学習ソリューションのための多言語手書きデータ収集サービス。
ラベル付きの薬瓶、車のナンバープレート付きのイングリッシュストリート/ロードシーン、インストラクション/情報ボード付きのイングリッシュストリート/ロードシーンなど。
PDF、スキャンした文書、画像から簡単に表を抽出します。あらゆる種類の文書から表形式で整理された重要なデータを取得します。当社のソリューションは、さまざまな表のヘッダーとフィールドを認識するように事前にトレーニングされています。 フラットフィールド: 名前、住所、合計、日付など、その他多数！ 項目: 名前、コード、数量、説明、日付など。
テキストと画像の光学式文字認識（OCR）データセットを使用して、実際のアプリケーションをトレーニングできます。 必要なデータが見つかりませんか？ 今すぐお問い合わせください。
複数の地域からの5〜30秒の持続時間のバーコードの40kビデオ
英語、フランス語、スペイン語、イタリア語、オランダ語の15.9か国語での領収書、請求書、発注書の5枚の画像
ドイツと英国の請求書の45万枚の画像を配信
さまざまな角度からの車両ナンバープレートの3.5k画像
英語、フランス語、スペイン語、ドイツ語、イタリア語、ポルトガル語、韓国語で収集され、注釈が付けられた90Kドキュメント
サイン、店先、ボトル、ドキュメント、ポスター、チラシからの日本語、ロシア語、韓国語の23.5kドキュメント。
チームが世界をリードするAI製品を構築できるようにします。
専任の訓練を受けたチーム：
最高のプロセス効率が保証されます：
特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。
専任の訓練を受けたチーム：
最高のプロセス効率が保証されます：
特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。
OCR は、機械が印刷されたテキストや画像を読み取れるようにする技術です。 多くの場合、保存や処理のためにドキュメントをデジタル化するなどのビジネス アプリケーションや、経費精算のために領収書をスキャンするなどの消費者向けアプリケーションで使用されます。
ヘルスケア業界は、AI における新しい先進テクノロジーの導入により、ワークフローのパラダイムシフトに直面しています。 AI ツールとテクノロジーを活用することで、より高い医療効率で医療成果を向上させることができます。
Google や Alexa があなたを「理解」しているように見えて驚いて頭をかいたことがありますか? それとも、コンピューターで生成された不気味な人間臭さを感じるエッセイを読んでいることに気づきましたか? あなたは一人じゃない。 カーテンを引いてその秘密、つまり大規模言語モデル (LLM) を明らかにする時が来ました。
今日のOCRトレーニングデータのニーズについて話し合いましょう
OCR とは、コンピュータが画像またはスキャンされた文書内の印刷文字または手書き文字を認識し、機械エンコードされたテキストに変換できるようにするテクノロジーを指します。 機械学習モデルは、OCR システムの精度と適応性を高めるためによく使用されます。
OCR は、テキストの画像とそれに対応するデジタル転写で構成されるラベル付きデータセットを使用して機能します。 モデルは、特定の文字または単語に対応するこれらの画像内のパターンを認識するようにトレーニングされます。 時間が経つにつれて、十分なデータと反復トレーニングにより、モデルの文字認識の精度が向上します。
OCR は、モデルがさまざまなテキスト表現から学習して一般化し、さまざまなフォント、手書き、文書タイプに適応できるようにするため、ML モデルのトレーニングにおいて重要です。 十分にトレーニングされた OCR モデルは、現実世界のテキストの差異を処理できるため、さまざまなアプリケーションでより正確なテキスト認識が可能になります。
企業は OCR (光学文字認識) テクノロジーを活用して、物理文書からのデータ入力の自動化、紙アーカイブのデジタル化と検索、請求書と領収書の効率的な処理、フォームからの情報の自動抽出、スキャンした PDF の検索可能な形式への変換、モバイル アプリとの統合を行うことができます。銀行業務などの分野で、外出先でデータをキャプチャし、文書を検証および認証します。 これらのアプリケーションを通じて、OCR は業務を合理化し、手動エラーを削減し、デジタル アクセシビリティを向上させるのに役立ちます。
Shaip は、次のようなさまざまな医療関連の領収書からデータを抽出することに特化しています。
Shaip の OCR テクノロジーは、医療におけるデータ処理を効率化し、エラーを減らして時間を節約するため、医療従事者は質の高いケアを提供することに集中できます。特別なニーズがある場合は、カスタマイズされたソリューションについてお問い合わせください。
