Optical Character ยอมรับ
ข้อมูลการฝึกอบรม AI สำหรับ OCR
เพิ่มประสิทธิภาพการแปลงข้อมูลเป็นดิจิทัลด้วยข้อมูลการฝึกอบรมการรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) คุณภาพสูงเพื่อสร้างโมเดล ML อัจฉริยะ
ลดเส้นโค้งการเรียนรู้ของโมเดล AI ด้วยชุดข้อมูลการฝึกอบรม OCR ที่เชื่อถือได้
การถอดรหัสและแปลงรูปภาพข้อความที่สแกนเป็นดิจิทัลถือเป็นความท้าทายสำหรับธุรกิจจำนวนมากที่พัฒนาโมเดล AI และ Deep Learning ที่เชื่อถือได้ ด้วย Optical Character Recognition ซึ่งเป็นกระบวนการพิเศษ ทำให้สามารถค้นหา จัดทำดัชนี ดึงข้อมูล และเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เครื่องอ่านได้ นี้ ชุดข้อมูลเอกสารที่สแกน ใช้สำหรับดึงข้อมูลจากเอกสารที่เขียนด้วยลายมือ ใบแจ้งหนี้ บิล ใบเสร็จ ตั๋วเดินทาง หนังสือเดินทาง ฉลากทางการแพทย์ ป้ายถนน และอื่นๆ ในการพัฒนาแบบจำลองที่เชื่อถือได้และปรับให้เหมาะสม ควรได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับชุดข้อมูล OCR ที่ดึงข้อมูลจากเอกสารที่สแกนหลายพันฉบับ
ความเชี่ยวชาญของเราในการพัฒนาชุดข้อมูลการฝึกอบรม OCR ที่แม่นยำทำงานอย่างไรใน ของคุณ โปรดปราน?
• เราให้บริการเฉพาะลูกค้า ชุดข้อมูลการฝึกอบรม OCR โซลูชันที่ช่วยให้ลูกค้าพัฒนาโมเดล AI ที่ปรับให้เหมาะสมที่สุด
• ความสามารถของเราขยายไปสู่การเสนอ ชุดข้อมูล PDF ที่สแกน และครอบคลุม ขนาดตัวอักษร ฟอนต์ และสัญลักษณ์ต่างๆ จากเอกสาร.
• เรารวม ความแม่นยำของเทคโนโลยีและประสบการณ์ของมนุษย์ เพื่อมอบโซลูชันที่ปรับขนาดได้ เชื่อถือได้ และราคาไม่แพงสำหรับลูกค้า
กรณีใช้งาน OCR
ชุดข้อมูลข้อความที่เขียนด้วยลายมือแบบฟรีสไตล์เพื่อพัฒนาโมเดล ML ที่มีประสิทธิภาพ
รวบรวม / รวบรวมชุดข้อมูลที่เขียนด้วยลายมือคุณภาพสูงหลายพันรายการในหลายร้อยภาษาและภาษาถิ่นเพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการเรียนรู้เชิงลึก (DL) เรายังสามารถช่วยในการแยกข้อความภายในรูปภาพ
ชุดข้อมูลแบบฟอร์มที่เขียนด้วยลายมือ
ชุดข้อมูลย่อหน้าข้อความที่เขียนด้วยลายมือแบบฟรีสไตล์
ใบเสร็จรับเงิน/ใบแจ้งหนี้
ชุดข้อมูลประกอบด้วย ใบแจ้งหนี้/ใบเสร็จรับเงินที่มีการซื้อสินค้าหลายรายการ เช่น ร้านกาแฟ บิลร้านอาหาร ร้านขายของชำ ช้อปปิ้งออนไลน์ ใบเสร็จค่าผ่านทาง ห้องรับฝากของที่สนามบิน ห้องรับรอง บิลค่าน้ำมัน ใบแจ้งหนี้บาร์ ค่าอินเทอร์เน็ต บิลซื้อของ ใบเสร็จรับเงินแท็กซี่ บิลร้านอาหาร ฯลฯ ที่รวบรวมจากภูมิภาคต่างๆ และในภาษาต่างๆ ตามที่จำเป็นสำหรับโมเดล ML ประหยัดเวลาและเงินได้มากด้วยการถ่ายทอดข้อมูลสำคัญจากใบแจ้งหนี้และใบเสร็จรับเงินอย่างมีประสิทธิภาพและถูกต้อง
การเก็บรวบรวมข้อมูลใบเสร็จรับเงิน: การดึงข้อมูลใบเสร็จรับเงินด้วย OCR
การเก็บรวบรวมข้อมูลใบแจ้งหนี้: ถอดความข้อมูลที่เชื่อถือได้ด้วย Scanned Invoice Datasets
บัตรราคา: ตั๋วเครื่องบิน ตั๋วแท็กซี่ ตั๋วที่จอดรถ ตั๋วรถไฟ การประมวลผลตั๋วหนังด้วย OCR
การถอดความของเอกสารที่สแกนหลายหมวดหมู่: จดหมายข่าว ประวัติย่อ แบบฟอร์มพร้อมช่องทำเครื่องหมาย เอกสารหลายฉบับในภาพเดียว คู่มือผู้ใช้ แบบฟอร์มภาษี ฯลฯ
เอกสารหลายภาษา
บริการรวบรวมข้อมูลที่เขียนด้วยลายมือหลายภาษาสำหรับการรู้จำรูปแบบ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และโซลูชันการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ เพื่อฝึกโมเดลการรู้จำอักขระด้วยแสง
OCR – เอกสารหลายภาษา 1
OCR – เอกสารหลายภาษา 2
การเก็บรวบรวมข้อมูลฉาก
ขวดยาพร้อมฉลาก ฉากถนน/ถนนภาษาอังกฤษพร้อมป้ายทะเบียนรถ ฉากถนน/ถนนภาษาอังกฤษพร้อมคำแนะนำ/กระดานข้อมูล ฯลฯ
ถอดฉลากทางการแพทย์หรือฉลากยาด้วย OCR
การจดจำป้ายทะเบียนโดยใช้OCR
การตรวจจับถนน/ถนน & ดึงข้อมูลข้อมูล Street Board ด้วย OCR
ชุดข้อมูล OCR
Text & Image Optical Character Recognition (OCR) ชุดข้อมูลเพื่อให้คุณเริ่มใช้งานเพื่อฝึกการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง ไม่พบข้อมูลที่คุณต้องการ? ติดต่อเราเลย
ชุดข้อมูลวิดีโอสแกนบาร์โค้ด
วิดีโอบาร์โค้ด 5k ที่มีระยะเวลา 30-40 วินาทีจากหลายพื้นที่
- ใช้กรณี: แบบจำลองการรู้จำวัตถุ
- รูปแบบ: วิดีโอ
- ปริมาตร: 5,000 +
- คำอธิบายประกอบ: ไม่
ใบแจ้งหนี้, ใบสั่งซื้อ, ชุดข้อมูลภาพใบเสร็จรับเงิน
15.9 ภาพใบเสร็จ ใบแจ้งหนี้ ใบสั่งซื้อใน 5 ภาษา ได้แก่ อังกฤษ ฝรั่งเศส สเปน อิตาลี และดัตช์
- ใช้กรณี: หมอ แบบจำลองการรับรู้
- รูปแบบ: ภาพ
- ปริมาตร: 15,900 +
- คำอธิบายประกอบ: ไม่
ชุดข้อมูลภาพใบแจ้งหนี้ของเยอรมันและสหราชอาณาจักร
ส่ง 45k ภาพของใบแจ้งหนี้เยอรมันและสหราชอาณาจักร
- ใช้กรณี: บันทึกใบแจ้งหนี้ แบบอย่าง
- รูปแบบ: ภาพ
- ปริมาตร: 45,000 +
- คำอธิบายประกอบ: ไม่
ชุดข้อมูลป้ายทะเบียนรถ
ภาพ 3.5k ของป้ายทะเบียนรถจากมุมต่างๆ
- ใช้กรณี: การรับรู้จานไม่
- รูปแบบ: ภาพ
- ปริมาตร: 3,500 +
- คำอธิบายประกอบ: ไม่
ชุดข้อมูลรูปภาพเอกสารที่เขียนด้วยลายมือ
รวบรวมและใส่คำอธิบายประกอบเอกสาร 90K ในภาษาอังกฤษ ฝรั่งเศส สเปน เยอรมัน อิตาลี โปรตุเกส และเกาหลี
- ใช้กรณี: รุ่น OCR
- รูปแบบ: ภาพ
- ปริมาตร: 90,000 +
- คำอธิบายประกอบ: ใช่
Document Dataset สำหรับ OCR
เอกสาร 23.5 ฉบับในภาษาญี่ปุ่น รัสเซีย และเกาหลีจากป้าย หน้าร้าน ขวด เอกสาร โปสเตอร์ ใบปลิว
- ใช้กรณี: โมเดล OCR หลายภาษา
- รูปแบบ: ภาพ
- ปริมาตร: 23,500 +
- คำอธิบายประกอบ: ใช่
ชุดข้อมูลภาพใบเสร็จรับเงินของยุโรป
11.5k+ ภาพใบเสร็จจากเมืองใหญ่ๆ ในยุโรป
- ใช้กรณี: แบบจำลองการตรวจจับวัตถุ
- รูปแบบ: ภาพ
- ปริมาตร: 11,500 +
- คำอธิบายประกอบ: ไม่
ชุดข้อมูลใบแจ้งหนี้/ใบเสร็จรับเงิน
75k+ ใบเสร็จในหลายภาษา
- ใช้กรณี: โมเดล AI ใบเสร็จรับเงิน
- รูปแบบ: ภาพ
- ปริมาตร: 75,000 +
- คำอธิบายประกอบ: ไม่
ลูกค้าที่แนะนำ
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
ความสามารถของเรา
คน
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
- ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการรวบรวมข้อมูล การติดฉลาก & QA
- ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
- ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
- Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด
กระบวนการ
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
- กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
- ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
- การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback
เวที
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
- แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
- คุณภาพไร้ที่ติ
- ททท.เร็วขึ้น Fast
- การจัดส่งที่ราบรื่น
ทรัพยากรที่แนะนำ
infographics
OCR – คำจำกัดความ ประโยชน์ ความท้าทาย และกรณีการใช้งาน
OCR เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้เครื่องสามารถอ่านข้อความและภาพที่พิมพ์ได้ มักใช้ในแอปพลิเคชันทางธุรกิจ เช่น การแปลงเอกสารเป็นดิจิทัลสำหรับการจัดเก็บหรือการประมวลผล และในแอปพลิเคชันสำหรับผู้บริโภค เช่น การสแกนใบเสร็จเพื่อขอเบิกค่าใช้จ่าย
โซลูชัน
บริการและโซลูชั่นการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
สติปัญญาของมนุษย์ในการแปลงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูงสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องด้วยข้อความและคำอธิบายประกอบเสียง ทำความเข้าใจเจตนาเบื้องหลังการสนทนาของมนุษย์ด้วยการรวบรวมข้อความและเสียงและบริการคำอธิบายประกอบ
คู่มือผู้ซื้อ
คู่มือผู้ซื้อสำหรับข้อมูลการฝึกอบรม AI
วิเคราะห์อารมณ์และความรู้สึกของมนุษย์โดยการตีความความแตกต่างในแบบกำหนดเองบทวิจารณ์ mer ข่าวการเงิน โซเชียลมีเดีย ฯลฯ Shaip นำเสนอเทคนิคต่างๆ แก่คุณ เช่น การตรวจจับอารมณ์ การแบ่งประเภทความรู้สึก การวิเคราะห์ที่ละเอียด การวิเคราะห์หลายภาษา ฯลฯ เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากอารมณ์และความรู้สึกของผู้ใช้
มาพูดคุยกันถึงความต้องการข้อมูลการฝึกอบรม OCR ของคุณวันนี้