Алгоритмы машинного обучения для распознавания рукописного текста работают в несколько этапов: 2

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

Для этого используются алгоритмы, которые «учатся» на огромных массивах данных — миллионах примеров рукописного текста. 1 Благодаря этому нейросети могут распознавать даже не самый разборчивый почерк, учитывая контекст и структуру предложений. 1