ຄຳຕອບສັ້ນໆ: ແມ່ນແລ້ວ - AI ສາມາດອ່ານຕົວອັກສອນທີ່ຂຽນດ້ວຍມືໄດ້, ແຕ່ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍ. ມັນມັກຈະເຮັດວຽກໄດ້ດີເມື່ອການຂຽນດ້ວຍມືມີຄວາມສອດຄ່ອງ ແລະ ການສະແກນ ຫຼື ຮູບພາບມີຄວາມຊັດເຈນ; ຖ້າການຂຽນອ່ານຍາກ, ຈືດໆ, ມີຮູບແບບທີ່ສູງ, ຫຼື ຂໍ້ຄວາມມີຄວາມສ່ຽງສູງ (ຊື່, ທີ່ຢູ່, ບັນທຶກທາງການແພດ/ກົດໝາຍ), ໃຫ້ວາງແຜນສຳລັບຂໍ້ຜິດພາດ ແລະ ອີງໃສ່ການກວດສອບຂອງມະນຸດ.
ບົດຮຽນຫຼັກ:
ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື: ຄາດຫວັງວ່າຈະມີຄວາມຖືກຕ້ອງ “ລະດັບຄວາມໝາຍ” ເມື່ອການຂຽນເປັນລະບຽບຮຽບຮ້ອຍ ແລະ ຮູບພາບມີຄວາມຊັດເຈນ.
ເຄື່ອງມື: ໃຊ້ OCR ທີ່ສາມາດຂຽນດ້ວຍມືໄດ້, ບໍ່ແມ່ນ OCR ຂໍ້ຄວາມທີ່ພິມອອກມາ, ສຳລັບໜ້າເຈ້ຍທີ່ຂຽນດ້ວຍຕົວຫຍໍ້.
ການຢັ້ງຢືນ: ກວດສອບຜົນຜະລິດທີ່ມີຄວາມໝັ້ນໃຈຕ່ຳກ່ອນ, ໂດຍສະເພາະສຳລັບພາກສະໜາມ ແລະ ID ທີ່ສຳຄັນ.
ການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບ: ປັບປຸງການຖ່າຍພາບ (ແສງ, ມຸມ, ຄວາມລະອຽດ) ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດໃນການຮັບຮູ້.
ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ: ແກ້ໄຂຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ ຫຼື ໃຊ້ຕົວເລືອກໃນສະຖານທີ່ເມື່ອຈັດການກັບເອກະສານສ່ວນຕົວ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 AI ມີຄວາມຖືກຕ້ອງແນວໃດໃນການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ
ແບ່ງແຍກສິ່ງທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງ AI ໃນໜ້າວຽກຕ່າງໆ.
🔗 ວິທີການຮຽນຮູ້ AI ເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ
ແຜນທີ່ແບບແຜນທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນຮຽນຮູ້ AI ຢ່າງໝັ້ນໃຈ.
🔗 AI ໃຊ້ນໍ້າຫຼາຍປານໃດ
ອະທິບາຍວ່າການໃຊ້ນ້ຳຂອງ AI ມາຈາກໃສ ແລະ ເປັນຫຍັງ.
🔗 ວິທີທີ່ AI ຄາດຄະເນແນວໂນ້ມ ແລະ ຮູບແບບຕ່າງໆ
ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຮູບແບບຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ, ພຶດຕິກຳ ແລະ ການປ່ຽນແປງຂອງຕະຫຼາດແນວໃດ.
AI ສາມາດອ່ານຕົວອັກສອນຕົວຫຍໍ້ໄດ້ຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖືບໍ? 🤔
AI ສາມາດອ່ານຕົວອັກສອນທີ່ຂຽນດ້ວຍມືໄດ້ບໍ? ແມ່ນແລ້ວ - ການຮັບຮູ້ OCR/ການຂຽນດ້ວຍມືທີ່ທັນສະໄໝສາມາດດຶງຂໍ້ຄວາມທີ່ຂຽນດ້ວຍມືອອກຈາກຮູບພາບ ແລະ ການສະແກນ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອການຂຽນມີຄວາມສອດຄ່ອງ ແລະ ຮູບພາບມີຄວາມຊັດເຈນ. ຕົວຢ່າງ, ແພລດຟອມ OCR ຫຼັກໆສະໜັບສະໜູນການສະກັດຕົວອັກສອນທີ່ຂຽນດ້ວຍມືຢ່າງຈະແຈ້ງເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງການສະເໜີຂອງພວກເຂົາ. [1][2][3]
ແຕ່ “ໜ້າເຊື່ອຖື” ແມ່ນຂຶ້ນກັບສິ່ງທີ່ເຈົ້າໝາຍເຖິງ:
-
ຖ້າທ່ານໝາຍຄວາມວ່າ “ດີພໍທີ່ຈະເຂົ້າໃຈເນື້ອໃນຫຼັກ” - ມັກຈະແມ່ນແລ້ວ ✅
-
ຖ້າທ່ານໝາຍຄວາມວ່າ “ຖືກຕ້ອງພຽງພໍສຳລັບຊື່ທາງກົດໝາຍ, ທີ່ຢູ່, ຫຼືບັນທຶກທາງການແພດໂດຍບໍ່ຕ້ອງກວດສອບ” - ບໍ່, ບໍ່ປອດໄພ 🚩
-
ຖ້າເຈົ້າໝາຍຄວາມວ່າ "ປ່ຽນການຂຽນໃດໆໃຫ້ກາຍເປັນຂໍ້ຄວາມທີ່ສົມບູນແບບທັນທີ" - ໃຫ້ເວົ້າຕາມຄວາມຈິງ... ບໍ່ 😬
AI ມີບັນຫາຫຼາຍທີ່ສຸດເມື່ອ:
-
ຕົວອັກສອນປະສົມເຂົ້າກັນ (ບັນຫາການຂຽນຕົວໜັງສືແບບຄລາສສິກ)
-
ໝຶກຈືດ, ເຈ້ຍມີໂຄງສ້າງ, ຫຼື ມີຮອຍເປື້ອນຊຶມຜ່ານ
-
ການຂຽນດ້ວຍມືມີຄວາມເປັນສ່ວນຕົວສູງ (ມີຮອຍຂີດຂ່ວນທີ່ແປກປະຫຼາດ, ມີຮອຍອຽງທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ)
-
ຂໍ້ຄວາມມີຮູບແບບປະຫວັດສາດ ຫຼື ມີຮູບແບບຕົວອັກສອນ/ການສະກົດຄຳທີ່ຜິດປົກກະຕິ
-
ຮູບພາບບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີ, ມົວ, ມີເງົາ (ຮູບໂທລະສັບຖ່າຍພາຍໃຕ້ໂຄມໄຟ... ພວກເຮົາທຸກຄົນເຄີຍເຮັດມາແລ້ວ)
ສະນັ້ນ, ການວາງກອບທີ່ດີກວ່າແມ່ນ: AI ສາມາດອ່ານຕົວອັກສອນທີ່ຂຽນດ້ວຍມືໄດ້, ແຕ່ມັນຕ້ອງການການຕັ້ງຄ່າທີ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ເຄື່ອງມືທີ່ຖືກຕ້ອງ. [1][2][3]
ເປັນຫຍັງຕົວອັກສອນຕົວອຽງຈຶ່ງຍາກກວ່າ OCR “ປົກກະຕິ” 😵💫
OCR ທີ່ພິມອອກມາແມ່ນຄືກັບການອ່ານດິນຈີ່ Lego - ຮູບຮ່າງແຍກຕ່າງຫາກ, ຂອບທີ່ເປັນລະບຽບ. ຕົວ
ອັກສອນ Cursive ແມ່ນຄືກັບເສັ້ນ spaghetti - ເສັ້ນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ, ໄລຍະຫ່າງທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງ, ແລະບາງຄັ້ງຄາວ... ການຕັດສິນໃຈດ້ານສິລະປະ 🍝
ຈຸດເຈັບປວດຫຼັກ:
-
ການແບ່ງສ່ວນ: ຕົວອັກສອນເຊື່ອມຕໍ່ກັນ, ສະນັ້ນ "ຕົວອັກສອນໜຶ່ງຢຸດຢູ່ໃສ" ກາຍເປັນບັນຫາທັງໝົດ
-
ການປ່ຽນແປງ: ຄົນສອງຄົນຂຽນຈົດໝາຍ "ດຽວກັນ" ໃນວິທີທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍສິ້ນເຊີງ
-
ການເພິ່ງພາອາໄສສະພາບການ: ເຈົ້າມັກຕ້ອງການການຄາດເດົາລະດັບຄຳສັບເພື່ອຖອດລະຫັດຕົວອັກສອນທີ່ສັບສົນ
-
ຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ສຽງລົບກວນ: ຄວາມມົວເລັກນ້ອຍສາມາດລຶບລ້າງເສັ້ນບາງໆທີ່ກຳນົດຕົວອັກສອນໄດ້
ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ຜະລິດຕະພັນ OCR ທີ່ສາມາດຂຽນດ້ວຍມືໄດ້ມັກຈະອີງໃສ່ ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ / ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກ ເຊິ່ງແທນທີ່ຈະເປັນເຫດຜົນແບບເກົ່າໆ "ຊອກຫາແຕ່ລະຕົວອັກສອນແຍກຕ່າງຫາກ". [2][5]
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ “ເຄື່ອງອ່ານຕົວອັກສອນ AI” ທີ່ດີ ✅
ຖ້າທ່ານເລືອກວິທີແກ້ໄຂ, ການຕັ້ງຄ່າການຂຽນດ້ວຍມື/ຕົວໜັງສືທີ່ດີແທ້ໆມັກຈະມີ:
-
ຮອງຮັບການຂຽນດ້ວຍມື (ບໍ່ແມ່ນ "ຂໍ້ຄວາມທີ່ພິມອອກເທົ່ານັ້ນ") [1][2][3]
-
ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ (ເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດຮັບມືກັບເອກະສານຕ່າງໆ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຂໍ້ຄວາມດຽວ) [2][3]
-
ຄະແນນຄວາມໝັ້ນໃຈ + ກ່ອງຂອບ (ເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດກວດສອບສ່ວນທີ່ບໍ່ຊັດເຈນໄດ້ໄວ) [2][3]
-
ການຈັດການພາສາ (ຮູບແບບການຂຽນແບບປະສົມ ແລະ ຂໍ້ຄວາມຫຼາຍພາສາແມ່ນສິ່ງໜຶ່ງ) [2]
-
ທາງເລືອກທີ່ອີງໃສ່ມະນຸດ ສຳລັບທຸກສິ່ງທີ່ສຳຄັນ (ທາງການແພດ, ກົດໝາຍ, ການເງິນ)
ນອກຈາກນີ້ - ໜ້າເບື່ອແຕ່ເປັນຈິງ - ມັນຄວນຈັດການກັບຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າຂອງເຈົ້າ: ຮູບພາບ, PDF, ການສະແກນຫຼາຍໜ້າ, ແລະຮູບພາບ “ຂ້ອຍຖ່າຍຮູບນີ້ຢູ່ໃນມຸມໜຶ່ງໃນລົດ” 😵. [2][3]
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ເຄື່ອງມືທີ່ຜູ້ຄົນໃຊ້ເມື່ອຖາມວ່າ "AI ສາມາດອ່ານຕົວອັກສອນມືໄດ້ບໍ?" 🧰
ບໍ່ມີຄຳໝັ້ນສັນຍາກ່ຽວກັບລາຄາຢູ່ທີ່ນີ້ (ເພາະວ່າລາຄາມັກປ່ຽນແປງ). ນີ້ແມ່ນ ຄວາມຮູ້ສຶກກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດ, ບໍ່ແມ່ນກະຕ່າຈ່າຍເງິນ.
| ເຄື່ອງມື / ແພລດຟອມ | ດີທີ່ສຸດສຳລັບ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ (ແລະບ່ອນທີ່ມັນບໍ່ໄດ້ຜົນ) |
|---|---|---|
| Google Cloud Vision (OCR ທີ່ສາມາດໃຊ້ການຂຽນດ້ວຍມືໄດ້) [1] | ການສະກັດຂໍ້ມູນຈາກຮູບພາບ/ການສະແກນຢ່າງວ່ອງໄວ | ຖືກອອກແບບມາເພື່ອກວດຈັບຂໍ້ຄວາມ ແລະ ການຂຽນດ້ວຍມື ໃນຮູບພາບ; ເປັນພື້ນຖານທີ່ດີເມື່ອຮູບພາບຂອງເຈົ້າສະອາດ, ມີຄວາມສຸກໜ້ອຍລົງເມື່ອການຂຽນດ້ວຍມືມີຄວາມວຸ້ນວາຍ. [1] |
| Microsoft Azure ອ່ານ OCR (Azure Vision / Document Intelligence) [2] | ເອກະສານພິມປະສົມ + ເອກະສານຂຽນດ້ວຍມື | ຮອງຮັບການສະກັດ ພິມອອກ + ຂຽນດ້ວຍມື ແລະ ໃຫ້ ຄວາມໝັ້ນໃຈກ່ຽວກັບສະຖານທີ່ + ການເຮັດວຽກ; ຍັງສາມາດເຮັດວຽກຜ່ານ ຄອນເທນເນີໃນຕົວ ເພື່ອການຄວບຄຸມຂໍ້ມູນທີ່ເຂັ້ມງວດກວ່າເກົ່າ. [2] |
| Amazon Textract [3] | ແບບຟອມ/ເອກະສານທີ່ມີໂຄງສ້າງ + ການຂຽນດ້ວຍມື + ການກວດສອບ “ມັນເຊັນແລ້ວບໍ?” | ສະກັດຂໍ້ຄວາມ/ລາຍມື/ຂໍ້ມູນ ແລະ ປະກອບມີ ລາຍເຊັນ ທີ່ກວດຫາລາຍເຊັນ/ຕົວອັກສອນຫຍໍ້ ແລະ ສົ່ງຄືນ ສະຖານທີ່ + ຄວາມໝັ້ນໃຈ. ດີຫຼາຍເມື່ອທ່ານຕ້ອງການໂຄງສ້າງ; ຍັງຕ້ອງການການທົບທວນຄືນກ່ຽວກັບວັກທີ່ສັບສົນ. [3] |
| ລົດໄຟ Transkribus [4] | ເອກະສານປະຫວັດສາດ + ຫຼາຍໜ້າຈາກມືດຽວກັນ | ເຂັ້ມແຂງເມື່ອທ່ານສາມາດໃຊ້ ຮູບແບບສາທາລະນະ ຫຼື ຝຶກອົບຮົມຮູບແບບທີ່ກຳນົດເອງ ສຳລັບຮູບແບບການຂຽນດ້ວຍມືສະເພາະ - ສະຖານະການ "ຜູ້ຂຽນຄົນດຽວກັນ, ຫຼາຍໜ້າ" ແມ່ນບ່ອນທີ່ມັນສາມາດສ່ອງແສງໄດ້ແທ້ໆ. [4] |
| ຄຣາເຄນ (OCR/HTR) [5] | ການຄົ້ນຄວ້າ + ບົດຂຽນປະຫວັດສາດ + ການຝຶກອົບຮົມແບບກຳນົດເອງ | OCR/HTR ແບບເປີດ ແລະ ສາມາດຝຶກຝົນໄດ້ ເຊິ່ງເໝາະສົມກັບ ສະຄຣິບທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ ເພາະມັນສາມາດຮຽນຮູ້ຈາກ ຂໍ້ມູນແຖວທີ່ບໍ່ໄດ້ແບ່ງສ່ວນ (ດັ່ງນັ້ນເຈົ້າຈຶ່ງບໍ່ຖືກບັງຄັບໃຫ້ຕັດຕົວອັກສອນຕົວຫຍໍ້ໃຫ້ເປັນຕົວອັກສອນນ້ອຍໆທີ່ສົມບູນແບບກ່ອນ). ການຕັ້ງຄ່າແມ່ນລົງມືປະຕິບັດຫຼາຍກວ່າ. [5] |
ການຄົ້ນຫາຢ່າງເລິກເຊິ່ງ: ວິທີທີ່ AI ອ່ານຕົວອັກສອນຫຍໍ້ພາຍໃຕ້ຝາປິດ 🧠
ລະບົບການອ່ານຕົວອັກສອນທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດສ່ວນໃຫຍ່ເຮັດວຽກຄ້າຍຄືກັບ ການຖອດຂໍ້ຄວາມ ກວ່າ "ຊອກຫາແຕ່ລະຕົວອັກສອນ". ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ເອກະສານ OCR ທີ່ທັນສະໄໝເວົ້າກ່ຽວກັບຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະ ການສະກັດເອົາລາຍມືແທນທີ່ຈະເປັນແມ່ແບບຕົວອັກສອນງ່າຍໆ. [2][5]
ທໍ່ສົ່ງແບບງ່າຍດາຍ:
-
ການປະມວນຜົນລ່ວງໜ້າ (deskew, denoise, ປັບປຸງຄວາມຄົມຊັດ)
-
ກວດຫາພາກພື້ນຂໍ້ຄວາມ (ບ່ອນທີ່ມີການຂຽນຢູ່)
-
ການແບ່ງເສັ້ນ (ການແຍກເສັ້ນຂອງລາຍມື)
-
ການຮັບຮູ້ລຳດັບ (ຄາດເດົາຂໍ້ຄວາມໃນແຖວ)
-
ຜົນຜະລິດ + ຄວາມໝັ້ນໃຈ (ເພື່ອໃຫ້ມະນຸດສາມາດກວດສອບສ່ວນທີ່ບໍ່ແນ່ນອນໄດ້) [2][3]
ແນວຄວາມຄິດ "ລຳດັບຂ້າມເສັ້ນ" ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນອັນໃຫຍ່ຫຼວງທີ່ຮູບແບບການຂຽນດ້ວຍມືສາມາດຮັບມືກັບຕົວອັກສອນທີ່ຂຽນດ້ວຍມືໄດ້: ພວກມັນບໍ່ໄດ້ຖືກບັງຄັບໃຫ້ "ຄາດເດົາຂອບເຂດຕົວອັກສອນແຕ່ລະຕົວ" ຢ່າງສົມບູນແບບ. [5]
ຄຸນນະພາບໃດທີ່ທ່ານສາມາດຄາດຫວັງໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ (ໂດຍກໍລະນີການນຳໃຊ້) 🎯
ນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ຄົນເຮົາຂ້າມໄປ, ແລ້ວຈະໃຈຮ້າຍໃນພາຍຫຼັງ. ສະນັ້ນ... ນີ້ມັນຄື.
ໂອກາດດີ 👍
-
ຕົວໜັງສືທີ່ສະອາດຢູ່ເທິງເຈ້ຍທີ່ມີເສັ້ນ
-
ນັກຂຽນຄົນດຽວ, ແບບທີ່ສອດຄ່ອງກັນ
-
ການສະແກນທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງພ້ອມດ້ວຍຄວາມຄົມຊັດທີ່ດີ
-
ບັນທຶກສັ້ນໆທີ່ມີຄຳສັບທົ່ວໄປ
ອັດຕາປະສົມ 😬
-
ບັນທຶກໃນຫ້ອງຮຽນ (ຂີດຂຽນ + ລູກສອນ + ຄວາມວຸ້ນວາຍໃນຂອບ)
-
ສຳເນົາສຳເນົາ (ແລະ ການມົວຂອງລຸ້ນທີສາມທີ່ຖືກສາບແຊ່ງ)
-
ວາລະສານທີ່ມີໝຶກຈາງ
-
ຜູ້ຂຽນຫຼາຍຄົນຢູ່ໃນໜ້າດຽວກັນ
-
ບັນທຶກທີ່ມີຕົວຫຍໍ້, ຊື່ຫຼິ້ນ, ເລື່ອງຕະຫຼົກພາຍໃນ
ມີຄວາມສ່ຽງ - ຢ່າໄວ້ວາງໃຈໂດຍບໍ່ມີການທົບທວນ 🚩
-
ບັນທຶກທາງການແພດ, ໃບຢັ້ງຢືນທາງກົດໝາຍ, ຄຳໝັ້ນສັນຍາທາງດ້ານການເງິນ
-
ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ມີຊື່, ທີ່ຢູ່, ເລກປະຈຳຕົວ, ເລກບັນຊີ
-
ຫນັງສືໃບລານປະຫວັດສາດທີ່ມີການສະກົດຄໍາ ຫຼື ຮູບແບບຕົວອັກສອນທີ່ຜິດປົກກະຕິ
ຖ້າມັນມີຄວາມສຳຄັນ, ໃຫ້ປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດຂອງ AI ຄືກັບຮ່າງ, ບໍ່ແມ່ນຄວາມຈິງສຸດທ້າຍ.
ຕົວຢ່າງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ມັກຈະປະຕິບັດ:
ທີມງານທີ່ປ່ຽນແບບຟອມຮັບທີ່ຂຽນດ້ວຍມືເປັນຮູບແບບດິຈິຕອນຈະດໍາເນີນການ OCR, ຫຼັງຈາກນັ້ນພຽງແຕ່ກວດສອບດ້ວຍຕົນເອງໃນຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມໝັ້ນໃຈຕໍ່າ (ຊື່, ວັນທີ, ເລກປະຈຳຕົວ). ນັ້ນແມ່ນຮູບແບບ "AI ແນະນໍາ, ມະນຸດຢືນຢັນ" - ແລະມັນແມ່ນວິທີທີ່ທ່ານຮັກສາຄວາມໄວ ແລະ ຄວາມສະຫຼາດ. [2][3]
ໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີຂຶ້ນ (ເຮັດໃຫ້ AI ສັບສົນໜ້ອຍລົງ) 🛠️
ເຄັດລັບການບັນທຶກ (ໂທລະສັບ ຫຼື ເຄື່ອງສະແກນ)
-
ໃຊ້ ແສງທີ່ສະໝໍ່າສະເໝີ (ຫຼີກລ່ຽງເງົາທົ່ວໜ້າ)
-
ໃຫ້ກ້ອງຖ່າຍຮູບ ຂະໜານ ກັບເຈ້ຍ (ຫຼີກລ່ຽງໜ້າຮູບສີ່ຫຼ່ຽມມຸມສາກ)
-
ໃຊ້ ຄວາມລະອຽດສູງກວ່າ ທີ່ທ່ານຄິດວ່າທ່ານຕ້ອງການ
-
ຫຼີກລ່ຽງ “ຕົວກອງຄວາມງາມ” ທີ່ຮຸກຮານ - ພວກມັນສາມາດລຶບຮອຍບາງໆໄດ້
ຄຳແນະນຳໃນການເຮັດຄວາມສະອາດ (ກ່ອນການຮັບຮູ້)
-
ຕັດຕາມພື້ນທີ່ຂໍ້ຄວາມ (ຢຸດຂອບໂຕະ, ມື, ຈອກກາເຟ ☕)
-
ເພີ່ມຄວາມຄົມຊັດເລັກນ້ອຍ (ແຕ່ຢ່າປ່ຽນໂຄງສ້າງເຈ້ຍໃຫ້ກາຍເປັນພະຍຸຫິມະ)
-
ເຮັດໃຫ້ໜ້າຊື່ (deskew)
-
ຖ້າເສັ້ນຊ້ອນກັນ ຫຼື ຂອບບໍ່ເປັນລະບຽບ, ໃຫ້ແຍກອອກເປັນຮູບພາບແຍກຕ່າງຫາກ
ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກ (ມີປະສິດທິພາບຢ່າງງຽບໆ)
-
ໃຊ້ OCR ທີ່ສາມາດໃຊ້ການຂຽນດ້ວຍມືໄດ້ (ຟັງແລ້ວຈະແຈ້ງ… ຄົນຍັງຂ້າມມັນໄປ) [1][2][3]
-
ຄະແນນຄວາມໝັ້ນໃຈ: ກວດສອບຈຸດຄວາມໝັ້ນໃຈຕໍ່າກ່ອນ [2][3]
-
ຖ້າທ່ານມີຫຼາຍໜ້າຈາກຜູ້ຂຽນຄົນດຽວກັນ, ໃຫ້ພິຈາລະນາ ການຝຶກອົບຮົມແບບກຳນົດເອງ (ນັ້ນແມ່ນບ່ອນທີ່ການໂດດ "meh" → "wow" ເກີດຂຶ້ນ) [4][5]
“AI ສາມາດອ່ານຕົວໜັງສືແບບຕົວຫຍໍ້ໄດ້” ສຳລັບລາຍເຊັນ ແລະ ຕົວອັກສອນນ້ອຍໆໄດ້ບໍ? 🖊️
ລາຍເຊັນແມ່ນສັດເດຍລະສານຂອງຕົນເອງ.
ລາຍເຊັນມັກຈະຢູ່ໃກ້ກັບ ເຄື່ອງໝາຍ ຫຼາຍກວ່າຂໍ້ຄວາມທີ່ອ່ານໄດ້, ດັ່ງນັ້ນລະບົບເອກະສານຫຼາຍລະບົບຈຶ່ງຖືວ່າມັນເປັນສິ່ງທີ່ຕ້ອງ ກວດຫາ (ແລະຊອກຫາ) ແທນທີ່ຈະ "ຖອດລະຫັດເປັນຊື່". ຕົວຢ່າງ, ລາຍເຊັນ ສຸມໃສ່ການກວດຫາລາຍເຊັນ/ຕົວອັກສອນຫຍໍ້ ແລະ ສົ່ງຄືນສະຖານທີ່ + ຄວາມໝັ້ນໃຈ, ບໍ່ແມ່ນ "ການຄາດເດົາຊື່ທີ່ພິມແລ້ວ." [3]
ສະນັ້ນ, ຖ້າເປົ້າໝາຍຂອງເຈົ້າແມ່ນ "ສະກັດຊື່ຂອງບຸກຄົນອອກຈາກລາຍເຊັນ", ຄາດຫວັງຄວາມຜິດຫວັງ ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າລາຍເຊັນນັ້ນເປັນລາຍມືທີ່ອ່ານງ່າຍ.
ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມປອດໄພ: ການອັບໂຫລດບັນທຶກທີ່ຂຽນດ້ວຍມືບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທີ່ໜ້າສົນໃຈສະເໝີໄປ 🔒
ຖ້າທ່ານກຳລັງປະມວນຜົນບັນທຶກທາງການແພດ, ຂໍ້ມູນນັກຮຽນ, ແບບຟອມລູກຄ້າ ຫຼື ຈົດໝາຍສ່ວນຕົວ: ຈົ່ງລະມັດລະວັງກ່ຽວກັບບ່ອນທີ່ຮູບພາບເຫຼົ່ານັ້ນຈະໄປ.
ຮູບແບບທີ່ປອດໄພກວ່າ:
-
ແກ້ໄຂຕົວລະບຸກ່ອນ (ຊື່, ທີ່ຢູ່, ເລກບັນຊີ)
-
ມັກ ທ້ອງຖິ່ນ/ໃນສະຖານທີ່ ສຳລັບວຽກງານທີ່ລະອຽດອ່ອນເມື່ອເປັນໄປໄດ້ (ບາງ OCR stacks ຮອງຮັບການນຳໃຊ້ container) [2]
-
ຮັກສາວົງຈອນການທົບທວນຄືນຂອງມະນຸດສຳລັບຂົງເຂດທີ່ສຳຄັນ
ໂບນັດ: ບາງຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກເອກະສານຍັງໃຊ້ຂໍ້ມູນສະຖານທີ່ (ກ່ອງຂອບເຂດ) ເພື່ອຮອງຮັບທໍ່ສົ່ງການແກ້ໄຂ. [3]
ຄຳເຫັນສຸດທ້າຍ🧾✨
AI ສາມາດອ່ານຕົວອັກສອນຫຍໍ້ໄດ້ບໍ? ແມ່ນແລ້ວ - ແລະມັນກໍ່ດີພໍສົມຄວນຢ່າງໜ້າປະຫລາດໃຈເມື່ອ:
-
ຮູບພາບສະອາດ
-
ການຂຽນດ້ວຍມືມີຄວາມສອດຄ່ອງ
-
ເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວຖືກສ້າງຂຶ້ນມາເພື່ອການຮັບຮູ້ລາຍມືຢ່າງແທ້ຈິງ [1][2][3]
ແຕ່ການຂຽນດ້ວຍມືແມ່ນສັບສົນໂດຍທຳມະຊາດ, ສະນັ້ນກົດລະບຽບທີ່ຊື່ສັດແມ່ນ: ໃຊ້ AI ເພື່ອເລັ່ງການຖອດຂໍ້ຄວາມ, ຈາກນັ້ນກວດສອບຜົນຜະລິດ.
ຕົວຢ່າງໃນໂລກຕົວຈິງ: ການຫັນແບບຟອມຮັບເຂົ້າທີ່ຂຽນດ້ວຍມືເປັນຮູບແບບດິຈິຕອລ 📝
ສະຖານະການ
ລອງນຶກພາບເຖິງຄລີນິກກາຍຍະພາບບຳບັດຂະໜາດນ້ອຍທີ່ມີແບບຟອມຮັບເອກະສານເຈ້ຍເກົ່າ 500 ສະບັບ. ແບບຟອມສ່ວນໃຫຍ່ປະກອບມີກ່ອງພິມ, ບັນທຶກຕົວໜັງສື, ວັນທີ, ເບີໂທລະສັບ, ຊື່ທ່ານໝໍ, ລາຍລະອຽດການບາດເຈັບ ແລະ ລາຍເຊັນ.
ຄລີນິກບໍ່ຕ້ອງການເວດມົນທີ່ສົມບູນແບບ "ອ່ານທຸກຢ່າງໂດຍອັດຕະໂນມັດ". ມັນຕ້ອງການຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ປອດໄພກວ່າ: ໃຊ້ AI ເພື່ອຮ່າງບົດບັນທຶກ, ຈາກນັ້ນໃຫ້ພະນັກງານຕ້ອນຮັບກວດສອບຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ຄວາມຜິດພາດມີຄວາມສຳຄັນ.
ນີ້ແມ່ນເໝາະສົມກັບ OCR ການຂຽນດ້ວຍມື ເພາະວ່າເອກະສານມີຮູບແບບທີ່ສາມາດເຮັດຊ້ຳໄດ້, ແຕ່ມັນຍັງຕ້ອງການການກວດສອບຈາກມະນຸດ ເພາະວ່າຊື່, ວັນທີ, ທີ່ຢູ່ ແລະ ບັນທຶກທາງການແພດແມ່ນຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ.
ສິ່ງທີ່ຂະບວນການເຮັດວຽກຕ້ອງການ
-
ການສະແກນແບບຟອມແຕ່ລະໃບໃຫ້ຊັດເຈນ, ດີທີ່ສຸດແມ່ນ 300 DPI ຫຼືສູງກວ່າ
-
ເຄື່ອງມື OCR ທີ່ສາມາດຂຽນດ້ວຍມືໄດ້
-
ສະເປຣດຊີດ ຫຼື ຖານຂໍ້ມູນສຳລັບຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ສະກັດອອກມາ
-
ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງຂໍ້ມູນໃນຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ "ຕ້ອງກວດສອບ": ຊື່ຄົນເຈັບ, ວັນເດືອນປີເກີດ, ເບີໂທລະສັບ, ທີ່ຢູ່, ຢາ, ອາການແພ້, ຊື່ທ່ານໝໍປະຈຳຕົວ ແລະ ສະຖານະລາຍເຊັນ
-
ຜູ້ທົບທວນທີ່ປຽບທຽບຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມໝັ້ນໃຈຕ່ຳກັບການສະແກນຕົ້ນສະບັບ
ຕົວຢ່າງຄຳແນະນຳ
ໃຊ້ຄຳແນະນຳປະເພດນີ້ເມື່ອຕັ້ງຄ່າການສະກັດ:
ອ່ານແບບຟອມຮັບຄົນເຈັບທີ່ຂຽນດ້ວຍມືນີ້ ແລະ ສະກັດຂໍ້ມູນໃສ່ໃນຊ່ອງຂໍ້ມູນຕໍ່ໄປນີ້: ຊື່ເຕັມ, ວັນເດືອນປີເກີດ, ເບີໂທລະສັບ, ທີ່ຢູ່, ເຫດຜົນຂອງການມາພົບແພດ, ວັນທີທີ່ໄດ້ຮັບບາດເຈັບ, ຢາປິ່ນປົວໃນປະຈຸບັນ, ອາການແພ້, ຊື່ທ່ານໝໍທົ່ວໄປ, ຜູ້ຕິດຕໍ່ສຸກເສີນ, ແລະ ມີລາຍເຊັນຫຼືບໍ່.
ສົ່ງຄືນຜົນໄດ້ຮັບໃນຕາຕະລາງງ່າຍໆ. ໝາຍໃສ່ຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຊັດເຈນວ່າ "ຕ້ອງການການທົບທວນ" ແທນທີ່ຈະຄາດເດົາ. ຖ້າຄຳສັບໃດໜຶ່ງສາມາດອ່ານໄດ້ບາງສ່ວນ, ໃຫ້ລວມເອົາການອ່ານທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງເຈົ້າ ແລະ ຕາມດ້ວຍ "ບໍ່ແນ່ນອນ". ຢ່າປະດິດລາຍລະອຽດທີ່ຂາດຫາຍໄປ.
ວິທີການທົດສອບມັນ
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຊຸດທົດສອບຂະໜາດນ້ອຍກ່ອນທີ່ຈະປະມວນຜົນທຸກແບບຟອມ.
ໃຊ້ແບບຟອມ 30 ແບບຟອມແບ່ງອອກເປັນສາມກຸ່ມຄື:
-
10 ຮູບແບບທີ່ສະອາດພ້ອມດ້ວຍຕົວອັກສອນທີ່ຈະແຈ້ງ
-
ຮູບແບບສະເລ່ຍ 10 ແບບທີ່ມີຕົວພິມປະສົມ ແລະ ຕົວໜັງສື
-
ແບບຟອມທີ່ອ່ານຍາກ 10 ແບບຟອມ ທີ່ມີນໍ້າໝຶກຈືດໆ, ຄຳສັບທີ່ຂີດອອກ ຫຼື ລາຍມືທີ່ຜິດປົກກະຕິ
ສຳລັບແຕ່ລະແບບຟອມ, ໃຫ້ປຽບທຽບຜົນຜະລິດຂອງ AI ກັບການຖອດຂໍ້ຄວາມດ້ວຍຕົນເອງ. ຕິດຕາມ:
-
ມີຈັກຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ
-
ມີຈັກຄົນທີ່ໝາຍວ່າ "ຕ້ອງການການທົບທວນຄືນ"
-
ມີຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຈັກຊ່ອງທີ່ບໍ່ໄດ້ຖືກໝາຍ
-
ການປ້ອນຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົນເອງໃຊ້ເວລາດົນປານໃດກ່ອນ ແລະ ຫຼັງການໃຊ້ OCR
ການທົດສອບທີ່ດີບໍ່ພຽງແຕ່ “AI ໄດ້ອ່ານໜ້າເວັບບໍ?” ແຕ່ມັນແມ່ນ “ຂະບວນການເຮັດວຽກໄດ້ກວດພົບຄວາມຜິດພາດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງກ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນຈະຖືກນຳໃຊ້ບໍ?”
ຜົນໄດ້ຮັບ
ຜົນໄດ້ຮັບຕົວຢ່າງ: ອີງຕາມເວລາໃນການທົດສອບ 30 ແບບຟອມ, ການປ້ອນຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົນເອງໃຊ້ເວລາປະມານ 4 ນາທີຕໍ່ແບບຟອມ, ຫຼືທັງໝົດ 120 ນາທີ.
ການໃຊ້ OCR ການຂຽນດ້ວຍມື ບວກກັບການທົບທວນຂອງມະນຸດໄດ້ໃຊ້ເວລາ:
-
45 ວິນາທີສຳລັບການປະມວນຜົນ OCR ແລະສົ່ງອອກຕໍ່ແບບຟອມ
-
90 ວິນາທີສຳລັບການກວດສອບໂດຍມະນຸດຕໍ່ແບບຟອມ
-
ປະມານ 67.5 ນາທີທັງໝົດສຳລັບ 30 ແບບຟອມ
ນັ້ນເຮັດໃຫ້ປະມານການປະຫຍັດເວລາໄດ້ 52.5 ນາທີໃນ 30 ແບບຟອມ, ຫຼືປະມານ 1 ນາທີ 45 ວິນາທີທີ່ປະຫຍັດໄດ້ຕໍ່ແບບຟອມ.
ຄວາມຖືກຕ້ອງຍັງຕ້ອງໄດ້ຮັບການວັດແທກໂດຍປະເພດຂອງພາກສະໜາມ. ໃນຕົວຢ່າງການທົດສອບນີ້:
-
ພາກສະໜາມບັນທຶກທົ່ວໄປສາມາດໃຊ້ໄດ້ສຳລັບຫົວຂໍ້ຫຼັກໃນ 26 ຈາກ 30 ແບບຟອມ
-
ຊື່ ແລະ ວັນທີຍັງຕ້ອງກວດສອບດ້ວຍຕົນເອງໃນແບບຟອມທັງ 30 ແບບຟອມ
-
ແບບຟອມ 7 ສະບັບມີຢ່າງໜ້ອຍໜຶ່ງຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນທີ່ໝາຍວ່າ "ຕ້ອງການການທົບທວນ"
-
ແບບຟອມ 2 ແບບຟອມມີຄຳສັບກ່ຽວກັບຢາ ຫຼື ອາການແພ້ທີ່ AI ອ່ານຜິດ ແລະ ມີພຽງຜູ້ທົບທວນທີ່ເປັນມະນຸດເທົ່ານັ້ນທີ່ຈັບໄດ້
ສະນັ້ນ, ໄຊຊະນະບໍ່ແມ່ນ "ບໍ່ຕ້ອງການມະນຸດ". ໄຊຊະນະແມ່ນການຖອດລະຫັດຄັ້ງທຳອິດທີ່ໄວຂຶ້ນ ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາປະຕູຂອງມະນຸດໄວ້ໃນຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ.
ມີຫຍັງຜິດພາດໄດ້ແດ່
ຄວາມຜິດພາດທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນການໄວ້ວາງໃຈຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເບິ່ງສະອາດຫຼາຍເກີນໄປ. AI ອາດຈະສ້າງຄຳຕອບທີ່ເບິ່ງໝັ້ນໃຈເຖິງແມ່ນວ່າລາຍມືຈະບໍ່ຊັດເຈນກໍຕາມ.
ບັນຫາທົ່ວໄປອື່ນໆ:
-
ການສະແກນແບບຟອມທີ່ມີຄວາມລະອຽດຕ່ຳ
-
ການປ່ອຍໃຫ້ເງົາ ຫຼື ເສັ້ນໂຄ້ງຂອງໜ້າເວັບບິດເບືອນຂໍ້ຄວາມ
-
ການໃຊ້ OCR ຂໍ້ຄວາມທີ່ພິມອອກແທນ OCR ການຂຽນດ້ວຍມື
-
ການປະຕິບັດຕໍ່ລາຍເຊັນເປັນຊື່ທີ່ອ່ານໄດ້
-
ບໍ່ສາມາດກວດສອບຊື່, ວັນທີ, ຢາ, ອາການແພ້ ແລະ ບັດປະຈຳຕົວໄດ້
-
ການອັບໂຫຼດແບບຟອມທີ່ລະອຽດອ່ອນໄປຫາເຄື່ອງມືໂດຍບໍ່ຕ້ອງກວດສອບການຄວບຄຸມຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
ເອົາໄປໃຊ້ຕົວຈິງ
ສຳລັບເອກະສານທີ່ຂຽນດ້ວຍຕົວຫວີ, ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ດີທີ່ສຸດບໍ່ແມ່ນ “AI ແທນທີ່ການຖອດຂໍ້ຄວາມ”. ແຕ່ແມ່ນ “AI ສ້າງຮ່າງສະບັບທຳອິດ, ມະນຸດກວດສອບສ່ວນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ.” ນັ້ນເຮັດໃຫ້ທ່ານມີຄວາມໄວໂດຍບໍ່ຕ້ອງແກ້ຕົວວ່າການຂຽນດ້ວຍມືທີ່ຍາກລຳບາກນັ້ນບໍ່ມີຂໍ້ຜິດພາດໃນທັນທີ.
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
AI ສາມາດອ່ານລາຍມືດ້ວຍມືໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງບໍ?
AI ສາມາດອ່ານຕົວອັກສອນທີ່ຂຽນດ້ວຍມືໄດ້, ແຕ່ຄວາມຖືກຕ້ອງແມ່ນຂຶ້ນກັບຄວາມລະອຽດ ແລະ ຄວາມສອດຄ່ອງຂອງລາຍມື, ແລະ ຄວາມຊັດເຈນຂອງຮູບພາບ ຫຼື ການສະແກນ. ໃນຫຼາຍໆກໍລະນີ, ມັນພຽງພໍທີ່ຈະຈັບເອົາເນື້ອໃນຫຼັກຂອງບັນທຶກໄດ້. ສຳລັບສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ - ເຊັ່ນຊື່, ທີ່ຢູ່, ຫຼື ເນື້ອຫາທາງການແພດ/ກົດໝາຍ - ຄາດວ່າຈະມີຂໍ້ຜິດພາດ ແລະ ວາງແຜນການກວດສອບໂດຍມະນຸດ.
ຕົວເລືອກ OCR ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບຕົວຂຽນດ້ວຍມືແມ່ນຫຍັງ: OCR ທຳມະດາ ຫຼື OCR ດ້ວຍມື?
ສຳລັບ OCR ທີ່ມີຕົວອັກສອນຕົວໜັງສື ແລະ ສາມາດໃຊ້ການຂຽນດ້ວຍມືໄດ້ແມ່ນເໝາະສົມກວ່າ OCR ທີ່ມີຕົວອັກສອນພິມ. OCR ທີ່ພິມອອກມາແມ່ນສ້າງຂຶ້ນສຳລັບຕົວອັກສອນທີ່ສະອາດ ແລະ ແຍກອອກຈາກກັນ, ໃນຂະນະທີ່ຕົວອັກສອນຕົວໜັງສືຕ້ອງການຮູບແບບທີ່ສາມາດຕີຄວາມໝາຍເສັ້ນທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ ແລະ ສະພາບການລະດັບຄຳສັບ. ແພລດຟອມ OCR ຫຼັກໆຫຼາຍແຫ່ງໃນປັດຈຸບັນມີຄຸນສົມບັດການສະກັດການຂຽນດ້ວຍມື, ເຊິ່ງໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວແມ່ນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ເໝາະສົມສຳລັບໜ້າຕົວອັກສອນຕົວໜັງສື.
ເປັນຫຍັງຕົວໜັງສືທີ່ຂຽນດ້ວຍມືຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດພາດຫຼາຍກ່ວາຂໍ້ຄວາມທີ່ພິມອອກ?
ການຂຽນດ້ວຍມືແມ່ນຍາກກວ່າເພາະວ່າຕົວອັກສອນເຊື່ອມຕໍ່ກັນ, ໄລຍະຫ່າງລະຫວ່າງຕົວອັກສອນ ແລະ ຮູບແບບການຂຽນສ່ວນບຸກຄົນສາມາດແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ນັ້ນເຮັດໃຫ້ມັນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນໜ້ອຍກວ່າບ່ອນທີ່ຕົວອັກສອນໜຶ່ງສິ້ນສຸດລົງ ແລະ ຕົວອັກສອນຕໍ່ໄປເລີ່ມຕົ້ນ ເມື່ອທຽບກັບຕົວອັກສອນທີ່ພິມອອກມາ. ບັນຫາເລັກໆນ້ອຍໆເຊັ່ນ: ຄວາມມົວ, ໝຶກຈືດໆ, ຫຼື ເຈ້ຍທີ່ມີໂຄງສ້າງຍັງສາມາດລຶບເສັ້ນບາງໆທີ່ມີຄວາມໝາຍໄດ້, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຄວາມຜິດພາດໃນການຮັບຮູ້ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງໄວວາ.
AI ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືແນວໃດສຳລັບການອ່ານຊື່, ທີ່ຢູ່ ແລະ ເລກປະຈຳຕົວທີ່ຂຽນດ້ວຍຕົວຫຍໍ້?
ນີ້ແມ່ນໝວດໝູ່ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງສຸດ. ເຖິງແມ່ນວ່າ AI ຈະຈັດການກັບຂໍ້ຄວາມອ້ອມຂ້າງໄດ້ດີ, ແຕ່ຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນເຊັ່ນ: ຊື່, ທີ່ຢູ່, ເລກບັນຊີ ຫຼື ID ກໍ່ເປັນບ່ອນທີ່ມີຂໍ້ຜິດພາດເລັກນ້ອຍທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຜົນສະທ້ອນທີ່ໃຫຍ່ຫຼວງ. ວິທີການທົ່ວໄປແມ່ນການປະຕິບັດຕໍ່ຜົນຜະລິດຂອງ AI ຄືກັບຮ່າງ: ໃຊ້ຄະແນນຄວາມໝັ້ນໃຈເພື່ອໝາຍເອົາພາກສ່ວນທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ, ຈາກນັ້ນໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບການທົບທວນດ້ວຍຕົນເອງສຳລັບຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນເຫຼົ່ານັ້ນກ່ອນ.
ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການອ່ານຕົວຂຽນດ້ວຍມືໃຫ້ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ໃນຂອບເຂດຂະໜາດໃດ?
ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງແມ່ນ “AI ແນະນຳ, ແຕ່ມະນຸດຢືນຢັນ.” ດໍາເນີນການ OCR ດ້ວຍມື, ຈາກນັ້ນກວດສອບຜົນຜະລິດທີ່ມີຄວາມໝັ້ນໃຈຕ່ຳແທນທີ່ຈະກວດສອບທຸກຢ່າງ. ລະບົບ OCR ຫຼາຍໆລະບົບໃຫ້ຄະແນນຄວາມໝັ້ນໃຈ ແລະ ຂໍ້ມູນສະຖານທີ່ (ເຊັ່ນ: ກ່ອງຂອບ), ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຊອກຫາສ່ວນທີ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຜິດພາດໄດ້ໄວ. ວິທີການນີ້ດຸ່ນດ່ຽງຄວາມໄວກັບຄວາມຖືກຕ້ອງສຳລັບເອກະສານໃນການປະຕິບັດ.
ຂ້ອຍຈະປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບ OCR ແບບຕົວໜັງສືຈາກຮູບພາບໃນໂທລະສັບໄດ້ແນວໃດ?
ຄຸນນະພາບການຖ່າຍພາບມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ. ໃຊ້ແສງທີ່ສະໝໍ່າສະເໝີເພື່ອຫຼີກລ່ຽງເງົາ, ຮັກສາກ້ອງຖ່າຍຮູບໃຫ້ຂະໜານກັບໜ້າເຈ້ຍເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການບິດເບືອນ, ແລະເລືອກຄວາມລະອຽດສູງກວ່າທີ່ທ່ານຄິດວ່າທ່ານຕ້ອງການ. ການຕັດຕໍ່ພື້ນທີ່ຂໍ້ຄວາມ, ການເພີ່ມຄວາມຄົມຊັດຢ່າງລະມັດລະວັງ, ແລະການແກ້ໄຂຮູບພາບສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດໄດ້. ຫຼີກລ່ຽງການກັ່ນຕອງ "ຄວາມງາມ" ທີ່ໜັກໜ່ວງທີ່ອາດຈະລຶບຮອຍຂີດຂ່ວນຂອງປາກກາບາງໆ.
AI ສາມາດອ່ານລາຍເຊັນຕົວຫຍໍ້ ແລະ ປ່ຽນມັນເປັນຊື່ທີ່ພິມໄດ້ບໍ?
ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວ ລາຍເຊັນຈະຖືກປະຕິບັດແຕກຕ່າງຈາກລາຍມືທຳມະດາ ເພາະວ່າມັນມັກຈະຢູ່ໃກ້ກັບເຄື່ອງໝາຍຫຼາຍກວ່າຂໍ້ຄວາມທີ່ອ່ານໄດ້. ລະບົບຫຼາຍລະບົບສຸມໃສ່ການກວດຫາການມີຢູ່ ແລະ ສະຖານທີ່ຂອງລາຍເຊັນ (ແລະ ໃຫ້ຄວາມໝັ້ນໃຈ), ບໍ່ແມ່ນການຖອດມັນອອກເປັນຊື່ທີ່ພິມຂອງບຸກຄົນ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຊື່ຜູ້ເຊັນ, ໂດຍປົກກະຕິແລ້ວທ່ານຈະອີງໃສ່ຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ພິມແຍກຕ່າງຫາກ ຫຼື ການຢືນຢັນດ້ວຍຕົນເອງ.
ມັນຄຸ້ມຄ່າບໍທີ່ຈະຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຂຽນດ້ວຍມືແບບຕົວໜັງສື?
ມັນອາດຈະເປັນໄປໄດ້, ໂດຍສະເພາະຖ້າທ່ານມີຫຼາຍໜ້າຈາກຜູ້ຂຽນຄົນດຽວກັນ ຫຼື ຮູບແບບການຂຽນດ້ວຍມືທີ່ສອດຄ່ອງກັນໃນທົ່ວເອກະສານຕ່າງໆ. ໃນສະຖານະການ "ມືດຽວກັນ, ຫຼາຍໜ້າ", ການຝຶກອົບຮົມແບບກຳນົດເອງສາມາດປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບໄດ້ຢ່າງມີຄວາມໝາຍເມື່ອທຽບກັບຮູບແບບທົ່ວໄປ. ຖ້າຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າຂອງທ່ານແຕກຕ່າງກັນໄປໃນຫຼາຍໆນັກຂຽນ ແລະ ຮູບແບບ, ຜົນປະໂຫຍດມັກຈະນ້ອຍກວ່າ, ແລະ ທ່ານຍັງຈະຕ້ອງການຂັ້ນຕອນການທົບທວນຄືນ.
ມັນປອດໄພບໍທີ່ຈະອັບໂຫລດບັນທຶກທີ່ຂຽນດ້ວຍມືໄປຫາບໍລິການ OCR?
ມັນຂຶ້ນກັບຄວາມອ່ອນໄຫວຂອງເນື້ອຫາ ແລະ ບ່ອນທີ່ການປະມວນຜົນເກີດຂຶ້ນ. ຖ້າທ່ານກຳລັງຈັດການເອກະສານສ່ວນຕົວເຊັ່ນ: ບັນທຶກທາງການແພດ, ຂໍ້ມູນນັກຮຽນ, ຫຼື ແບບຟອມລູກຄ້າ, ວິທີການທີ່ປອດໄພກວ່າແມ່ນການແກ້ໄຂຕົວລະບຸກ່ອນ ແລະ ໃຊ້ຕົວເລືອກການນຳໃຊ້ທີ່ເຂັ້ມງວດກວ່າເມື່ອມີ. ການຮັກສາວົງຈອນການທົບທວນຄືນຂອງມະນຸດສຳລັບພາກສະໜາມທີ່ສຳຄັນຍັງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງໃນການດຳເນີນການກ່ຽວກັບການສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
[1] ພາບລວມກໍລະນີການນຳໃຊ້ Google Cloud OCR, ລວມທັງການສະໜັບສະໜູນການກວດຈັບລາຍມືຜ່ານ Cloud Vision. ອ່ານຕື່ມ
[2] ພາບລວມ OCR (ອ່ານ) ຂອງ Microsoft ທີ່ກວມເອົາການສະກັດລາຍມືທີ່ພິມ + ຂຽນ, ຄະແນນຄວາມໝັ້ນໃຈ, ແລະຕົວເລືອກການນຳໃຊ້ຕູ້ຄອນເທນເນີ. ອ່ານຕື່ມ
[3] ໂພສ AWS ທີ່ອະທິບາຍຄຸນສົມບັດລາຍເຊັນຂອງ Textract ສຳລັບການກວດຈັບລາຍເຊັນ/ຕົວອັກສອນຫຍໍ້ດ້ວຍສະຖານທີ່ + ຜົນຜະລິດຄວາມໝັ້ນໃຈ. ອ່ານຕື່ມ
[4] ຄູ່ມື Transkribus ກ່ຽວກັບເຫດຜົນ (ແລະເວລາໃດ) ທີ່ຕ້ອງຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮັບຮູ້ຂໍ້ຄວາມສຳລັບຮູບແບບການຂຽນມືສະເພາະ. ອ່ານຕື່ມ
[5] ເອກະສານ Kraken ກ່ຽວກັບການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ OCR/HTR ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນແຖວທີ່ບໍ່ໄດ້ແບ່ງສ່ວນສຳລັບສະຄຣິບທີ່ເຊື່ອມຕໍ່. ອ່ານຕື່ມ