Какие алгоритмы машинного обучения используются в системах распознавания документов?

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

• Контролируемое машинное обучение. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai elar.urfu.ru Использует помеченные данные для точной классификации или прогнозирования. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Модель корректирует свои веса на основе входных данных до достижения нужной точности. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Неконтролируемое машинное обучение. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Анализирует и кластеризует немаркированные данные, обнаруживая их внутренние закономерности. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Эти алгоритмы выявляют схожие или разные паттерны в данных автоматически. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Обучение с учителем. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Использует меньший набор помеченных данных для классификации и признаков из большего набора немаркированных данных. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Это обучение устраняет проблемы нехватки помеченных данных и экономит ресурсы. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai

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

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