Как работают алгоритмы машинного обучения для распознавания рукописного текста?

Алгоритмы машинного обучения для распознавания рукописного текста работают в несколько этапов: education.yandex.ru

1. Поиск текста на картинке. education.yandex.ru Нужно найти текст и вырезать его. education.yandex.ru Из одной картинки получается несколько — допустим, со строками, и они уже подаются в нейросеть. education.yandex.ru
2. Предварительное обучение модели. education.yandex.ru На этом этапе выделяются признаки. education.yandex.ru Нейросеть учится понимать, какие типы букв бывают: как выглядит, например, рукописная буква «р», как пишут по-русски и по-английски. education.yandex.ru
3. Декодирование признаков и предсказание. education.yandex.ru Когда нейросеть научилась выделять признаки, добавляется декодер, который из этих признаков собирает текст. education.yandex.ru Его задача — учитывать контекст для предсказания и понимать, как один токен связан с другими. education.yandex.ru
4. Постпроцессинг и аналитика. education.yandex.ru После получения предсказаний модели их нужно обработать: перевести индексы предсказанных токенов в текст, убрать спецсимволы, провести анализ качества и выявить аномалии. education.yandex.ru

Для этого используются алгоритмы, которые «учатся» на огромных массивах данных — миллионах примеров рукописного текста. www.ixbt.com Благодаря этому нейросети могут распознавать даже не самый разборчивый почерк, учитывая контекст и структуру предложений. www.ixbt.com