В системах распознавания документов используются различные алгоритмы машинного обучения, например:

• Контролируемое машинное обучение. 14 Использует помеченные данные для точной классификации или прогнозирования. 1 Модель корректирует свои веса на основе входных данных до достижения нужной точности. 1
• Неконтролируемое машинное обучение. 1 Анализирует и кластеризует немаркированные данные, обнаруживая их внутренние закономерности. 1 Эти алгоритмы выявляют схожие или разные паттерны в данных автоматически. 1
• Обучение с учителем. 1 Использует меньший набор помеченных данных для классификации и признаков из большего набора немаркированных данных. 1 Это обучение устраняет проблемы нехватки помеченных данных и экономит ресурсы. 1

Также в системах распознавания документов применяются методы глубокого обучения, в частности:

• Сверточные нейронные сети (CNN). 3 Используются для идентификации и сегментации текстовых областей в изображениях. 3
• Рекуррентные нейронные сети (RNN). 3 Обрабатывают текст как последовательность символов или токенов, их можно комбинировать с языковыми моделями для повышения точности распознавания за счёт включения лингвистических знаний и контекста. 3