ਕੀ AI ਕਰਸਿਵ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ? [ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਕੁਇਜ਼]

ਛੋਟਾ ਜਵਾਬ: ਹਾਂ - AI ਕਰਸਿਵ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਇਕਸਾਰ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਸਕੈਨ ਜਾਂ ਫੋਟੋ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ; ਜੇਕਰ ਲਿਖਤ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਔਖੀ ਹੋਵੇ, ਫਿੱਕੀ ਹੋਵੇ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਟਾਈਲਾਈਜ਼ਡ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲਾ ਹੋਵੇ (ਨਾਮ, ਪਤੇ, ਮੈਡੀਕਲ/ਕਾਨੂੰਨੀ ਨੋਟਸ), ਤਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਜਾਂਚ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ।

ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ:

ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ: ਜਦੋਂ ਲਿਖਣਾ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਸਾਫ਼ ਹੋਣ ਤਾਂ "ਸਾਰ-ਪੱਧਰ" ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰੋ।

ਟੂਲਿੰਗ: ਕਰਸਿਵ ਪੰਨਿਆਂ ਲਈ ਹੱਥ ਲਿਖਤ-ਸਮਰੱਥ OCR ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ-ਟੈਕਸਟ OCR ਦੀ।

ਤਸਦੀਕ: ਪਹਿਲਾਂ ਘੱਟ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੇਤਰਾਂ ਅਤੇ ਆਈਡੀ ਲਈ।

ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ: ਪਛਾਣ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕੈਪਚਰ (ਰੋਸ਼ਨੀ, ਕੋਣ, ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ) ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਨਿੱਜੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਸਮੇਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੋਧੋ ਜਾਂ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ AI ਕਿੰਨਾ ਕੁ ਸਹੀ ਹੈ?
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ AI ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੰਡਦਾ ਹੈ।.

🔗 ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ AI ਕਿਵੇਂ ਸਿੱਖੀਏ
ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ AI ਸਿੱਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਰੋਡਮੈਪ।.

🔗 AI ਕਿੰਨਾ ਪਾਣੀ ਵਰਤਦਾ ਹੈ?
ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦੀ ਪਾਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ।.

🔗 ਏਆਈ ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਮੰਗ, ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।.

ਕੀ AI ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਸਿਵ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ? 🤔

ਕੀ AI ਕਰਸਿਵ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਹਾਂ - ਆਧੁਨਿਕ OCR/ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਪਛਾਣ ਚਿੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਸਕੈਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਰਸਿਵ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਲਿਖਤ ਇਕਸਾਰ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਵੇ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ OCR ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਪਣੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਕੱਢਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। [1][2][3]

ਪਰ "ਭਰੋਸੇਯੋਗ" ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹੋ:

• ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਮਤਲਬ "ਸਾਰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ" ਹੈ - ਅਕਸਰ ਹਾਂ ✅

• ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਮਤਲਬ ਹੈ "ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਾਮ, ਪਤੇ, ਜਾਂ ਡਾਕਟਰੀ ਨੋਟਸ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਹੀ" - ਨਹੀਂ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਹੀਂ 🚩

• ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਮਤਲਬ ਹੈ "ਕਿਸੇ ਵੀ ਲਿਖਤ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਸੰਪੂਰਨ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ" - ਤਾਂ ਆਓ ਅਸਲੀ ਬਣੀਏ... ਨਹੀਂ 😬

AI ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ:

• ਅੱਖਰ ਇਕੱਠੇ ਮਿਲਦੇ ਹਨ (ਕਲਾਸਿਕ ਕਰਸਿਵ ਸਮੱਸਿਆ)

• ਸਿਆਹੀ ਫਿੱਕੀ ਹੈ, ਕਾਗਜ਼ ਬਣਤਰ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਖੂਨ ਵਹਿ ਰਿਹਾ ਹੈ।

• ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਬਹੁਤ ਹੀ ਨਿੱਜੀ ਹੈ (ਅਜੀਬ ਲੁੱਕ, ਅਸੰਗਤ ਸਲੈਟਾਂ)

• ਇਹ ਲਿਖਤ ਇਤਿਹਾਸਕ/ਸ਼ੈਲੀਬੱਧ ਹੈ ਜਾਂ ਅਸਾਧਾਰਨ ਅੱਖਰ ਰੂਪ/ਸਪੈਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।

• ਫੋਟੋ ਟੇਢੀ, ਧੁੰਦਲੀ, ਪਰਛਾਵੀਂ ਹੈ (ਇੱਕ ਲੈਂਪ ਹੇਠ ਫ਼ੋਨ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ... ਅਸੀਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੇ ਇਹ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ)

ਇਸ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਫਰੇਮਿੰਗ ਇਹ ਹੈ: AI ਕਰਸਿਵ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਸੈੱਟਅੱਪ ਅਤੇ ਸਹੀ ਟੂਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। [1][2][3]

ਕਰਸਿਵ "ਆਮ" OCR ਨਾਲੋਂ ਔਖਾ ਕਿਉਂ ਹੈ 😵💫

ਛਪਿਆ ਹੋਇਆ OCR ਲੇਗੋ ਇੱਟਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਵਰਗਾ ਹੈ - ਵੱਖਰੇ ਆਕਾਰ, ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਕਿਨਾਰੇ।
ਕਰਸਿਵ ਸਪੈਗੇਟੀ ਵਾਂਗ ਹੈ - ਜੁੜੇ ਸਟ੍ਰੋਕ, ਅਸੰਗਤ ਸਪੇਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ... ਕਲਾਤਮਕ ਫੈਸਲੇ 🍝

ਦਰਦ ਦੇ ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ:

• ਵਿਭਾਜਨ: ਅੱਖਰ ਜੁੜਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ "ਇੱਕ ਅੱਖਰ ਕਿੱਥੇ ਰੁਕਦਾ ਹੈ" ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

• ਭਿੰਨਤਾ: ਦੋ ਲੋਕ "ਇੱਕੋ" ਅੱਖਰ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਲਿਖਦੇ ਹਨ।

• ਸੰਦਰਭ ਨਿਰਭਰਤਾ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਅੱਖਰ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਬਦ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

• ਸ਼ੋਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ: ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਧੁੰਦਲਾਪਣ ਅੱਖਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਤਲੇ ਸਟਰੋਕਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਹੱਥ ਲਿਖਤ-ਸਮਰੱਥ OCR ਉਤਪਾਦ ਪੁਰਾਣੇ-ਸਕੂਲ "ਹਰੇਕ ਵੱਖਰੇ ਅੱਖਰ ਨੂੰ ਲੱਭੋ" ਤਰਕ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ / ਡੂੰਘੀ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ' ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। [2][5]

ਇੱਕ ਚੰਗਾ "AI ਕਰਸਿਵ ਰੀਡਰ" ਕੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ✅

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਹੱਲ ਚੁਣ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸੱਚਮੁੱਚ ਚੰਗੀ ਹੱਥ ਲਿਖਤ/ਕਰਸਿਵ ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

• ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਸਹਾਇਤਾ ਬੇਕਡ ਇਨ (“ਸਿਰਫ਼ ਛਪਿਆ ਹੋਇਆ ਟੈਕਸਟ” ਨਹੀਂ) [1][2][3]

• ਲੇਆਉਟ ਜਾਗਰੂਕਤਾ (ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਸਕੇ, ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਲਾਈਨ ਨਾਲ ਨਹੀਂ) [2][3]

• ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ + ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ (ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸਕੈਚੀ ਬਿੱਟਸ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕੋ) [2][3]

• ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸੰਭਾਲ (ਮਿਸ਼ਰਤ ਲਿਖਣ ਸ਼ੈਲੀ ਅਤੇ ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਟੈਕਸਟ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਹਨ) [2]

• ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ (ਮੈਡੀਕਲ, ਕਾਨੂੰਨੀ, ਵਿੱਤ) ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ-ਇਨ-ਦ-ਲੂਪ ਵਿਕਲਪ

ਨਾਲ ਹੀ - ਬੋਰਿੰਗ ਪਰ ਅਸਲੀ - ਇਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ: ਫੋਟੋਆਂ, PDF, ਮਲਟੀ-ਪੇਜ ਸਕੈਨ, ਅਤੇ "ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਕਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੋਣ ਤੋਂ ਲਿਆ" ਚਿੱਤਰ 😵। [2][3]

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: "ਕੀ AI ਕਰਸਿਵ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ?" ਪੁੱਛਣ ਵੇਲੇ ਲੋਕ ਕਿਹੜੇ ਟੂਲ ਵਰਤਦੇ ਹਨ 🧰

ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਕੀਮਤ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ (ਕਿਉਂਕਿ ਕੀਮਤ ਬਦਲਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੀ ਹੈ)। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਮਾਹੌਲ, ਚੈੱਕਆਉਟ ਕਾਰਟ ਨਹੀਂ।

ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ: AI ਕਿਵੇਂ ਲੁਕਵੇਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਕਰਸਿਵ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ 🧠

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਫਲ ਕਰਸਿਵ-ਰੀਡਿੰਗ ਸਿਸਟਮ "ਹਰੇਕ ਅੱਖਰ ਨੂੰ ਸਪੌਟ ਕਰੋ" ਨਾਲੋਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ । ਇਸੇ ਲਈ ਆਧੁਨਿਕ OCR ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਧਾਰਨ ਅੱਖਰ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਕੱਢਣ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। [2][5]

ਇੱਕ ਸਰਲੀਕ੍ਰਿਤ ਪਾਈਪਲਾਈਨ:

1. ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ (ਡੈਸਕਿਊ, ਸ਼ੋਰ ਘਟਾਓ, ਕੰਟ੍ਰਾਸਟ ਸੁਧਾਰੋ)

2. ਟੈਕਸਟ ਖੇਤਰਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ (ਜਿੱਥੇ ਲਿਖਣਾ ਮੌਜੂਦ ਹੈ)

3. ਰੇਖਾ ਵਿਭਾਜਨ (ਹੱਥ ਲਿਖਾਈ ਦੀਆਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ)

4. ਕ੍ਰਮ ਪਛਾਣ (ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ)

5. ਆਉਟਪੁੱਟ + ਵਿਸ਼ਵਾਸ (ਤਾਂ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰ ਸਕਣ) [2][3]

"ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਦੇ ਪਾਰ ਕ੍ਰਮ" ਵਿਚਾਰ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਮਾਡਲ ਕਰਸਿਵ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ "ਹਰੇਕ ਅੱਖਰ ਦੀ ਸੀਮਾ ਦਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ" ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। [5]

ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਦੁਆਰਾ) 🎯

ਇਹ ਉਹ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਲੋਕ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਫਿਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਗੁੱਸੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਤਾਂ... ਇਹ ਰਿਹਾ।.

ਵਧੀਆ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ 👍

• ਕਤਾਰਬੱਧ ਕਾਗਜ਼ 'ਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰਸਿਵ

• ਇੱਕ ਲੇਖਕ, ਇਕਸਾਰ ਸ਼ੈਲੀ

• ਚੰਗੇ ਕੰਟ੍ਰਾਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਸਕੈਨ

• ਆਮ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਵਾਲੇ ਛੋਟੇ ਨੋਟਸ

ਮਿਸ਼ਰਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ 😬

• ਕਲਾਸਰੂਮ ਨੋਟਸ (ਲਿਖਣ ਵਾਲੇ ਅੱਖਰ + ਤੀਰ + ਹਾਸ਼ੀਏ ਦੀ ਹਫੜਾ-ਦਫੜੀ)

• ਫੋਟੋਕਾਪੀਆਂ ਦੀਆਂ ਫੋਟੋਕਾਪੀਆਂ (ਅਤੇ ਸਰਾਪਿਆ ਤੀਜੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦਾ ਧੁੰਦਲਾਪਣ)

• ਫਿੱਕੀ ਸਿਆਹੀ ਵਾਲੇ ਰਸਾਲੇ

• ਇੱਕੋ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਕਈ ਲੇਖਕ

• ਸੰਖੇਪ ਰੂਪਾਂ, ਉਪਨਾਮਾਂ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਚੁਟਕਲਿਆਂ ਵਾਲੇ ਨੋਟਸ

ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ - ਸਮੀਖਿਆ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਭਰੋਸਾ ਨਾ ਕਰੋ 🚩

• ਮੈਡੀਕਲ ਨੋਟਸ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਹਲਫ਼ੀਆ ਬਿਆਨ, ਵਿੱਤੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ

• ਨਾਮ, ਪਤੇ, ਆਈਡੀ ਨੰਬਰ, ਖਾਤਾ ਨੰਬਰਾਂ ਵਾਲੀ ਕੋਈ ਵੀ ਚੀਜ਼

• ਅਸਾਧਾਰਨ ਸਪੈਲਿੰਗ ਜਾਂ ਅੱਖਰ ਰੂਪਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਹੱਥ-ਲਿਖਤਾਂ

ਜੇ ਇਹ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ, ਅੰਤਿਮ ਸੱਚਾਈ ਵਾਂਗ ਨਹੀਂ।.

ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ:
ਹੱਥ ਨਾਲ ਲਿਖੇ ਇਨਟੇਕ ਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਟੀਮ OCR ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਸਿਰਫ਼ ਘੱਟ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ (ਨਾਮ, ਤਾਰੀਖਾਂ, ID ਨੰਬਰ) ਦੀ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ "AI ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਪੈਟਰਨ ਹੈ - ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗਤੀ ਅਤੇ ਸਮਝਦਾਰੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋ। [2][3]

ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ (AI ਨੂੰ ਘੱਟ ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ ਬਣਾਓ) 🛠️

ਕੈਪਚਰ ਸੁਝਾਅ (ਫੋਨ ਜਾਂ ਸਕੈਨਰ)

• ਇੱਕਸਾਰ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ (ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਪਰਛਾਵੇਂ ਤੋਂ ਬਚੋ)

• ਕੈਮਰੇ ਨੂੰ ਕਾਗਜ਼ ਦੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਰੱਖੋ (ਟ੍ਰੈਪੀਜ਼ੋਇਡ ਪੰਨਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚੋ)

• ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਦਿਓ

• ਹਮਲਾਵਰ "ਬਿਊਟੀ ਫਿਲਟਰਾਂ" ਤੋਂ ਬਚੋ - ਇਹ ਪਤਲੇ ਸਟਰੋਕ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸਫਾਈ ਸੁਝਾਅ (ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ)

• ਟੈਕਸਟ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੱਟੋ (ਬਾਈ ਡੈਸਕ ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ, ਹੱਥ, ਕੌਫੀ ਮੱਗ ☕)

• ਕੰਟ੍ਰਾਸਟ ਥੋੜ੍ਹਾ ਵਧਾਓ (ਪਰ ਕਾਗਜ਼ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਬਰਫੀਲੇ ਤੂਫਾਨ ਵਿੱਚ ਨਾ ਬਦਲੋ)

• ਪੰਨਾ ਸਿੱਧਾ ਕਰੋ (ਡੈਸਕਿਊ)

• ਜੇਕਰ ਲਾਈਨਾਂ ਓਵਰਲੈਪ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਹਾਸ਼ੀਏ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ

ਵਰਕਫਲੋ ਸੁਝਾਅ (ਚੁੱਪਚਾਪ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ)

• ਹੱਥ ਲਿਖਤ-ਸਮਰੱਥ OCR ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ (ਸਪੱਸ਼ਟ ਲੱਗਦਾ ਹੈ... ਲੋਕ ਅਜੇ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ) [1][2][3]

• ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਸਕੋਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ: ਪਹਿਲਾਂ ਘੱਟ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲੇ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ [2][3]

• ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕੋ ਲੇਖਕ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੰਨੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਕਸਟਮ ਸਿਖਲਾਈ ' (ਉੱਥੇ "ਮੇਹ" → "ਵਾਹ" ਛਾਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ) [4][5]

"ਕੀ AI ਦਸਤਖਤਾਂ ਅਤੇ ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਲਿਖਤਾਂ ਲਈ ਕਰਸਿਵ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ?" 🖊️

ਦਸਤਖਤ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਜਾਨਵਰ ਹਨ।.

ਇੱਕ ਦਸਤਖਤ ਅਕਸਰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲੋਂ ਨਿਸ਼ਾਨ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ , ਇਸ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸਿਸਟਮ ਇਸਨੂੰ "ਨਾਮ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ" ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਖੋਜਣ (ਅਤੇ ਲੱਭਣ) ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਟੈਕਸਟ੍ਰੈਕਟ ਦੀ ਦਸਤਖਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਸਤਖਤਾਂ/ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਸਥਾਨ + ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਪਸ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, "ਟਾਈਪ ਕੀਤੇ ਨਾਮ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ" 'ਤੇ ਨਹੀਂ। [3]

ਇਸ ਲਈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਟੀਚਾ "ਹਸਤਾਖਰ ਤੋਂ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਨਾਮ ਕੱਢਣਾ" ਹੈ, ਤਾਂ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਦਸਤਖਤ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਨਾ ਹੋਵੇ।.

ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ: ਹੱਥ ਨਾਲ ਲਿਖੇ ਨੋਟਸ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ 🔒

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਗਾਹਕ ਫਾਰਮ, ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਪੱਤਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ: ਤਾਂ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਉਹ ਤਸਵੀਰਾਂ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।.

ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪੈਟਰਨ:

• ਪਹਿਲਾਂ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧੋ (ਨਾਮ, ਪਤੇ, ਖਾਤਾ ਨੰਬਰ)

• ਜਦੋਂ ਵੀ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਸਥਾਨਕ/ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮ ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ (ਕੁਝ OCR ਸਟੈਕ ਕੰਟੇਨਰ ਤੈਨਾਤੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ) [2]

• ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲੂਪ ਰੱਖੋ

ਬੋਨਸ: ਕੁਝ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਰਕਫਲੋ ਰੀਡੈਕਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਥਾਨ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। [3]

ਅੰਤਿਮ ਟਿੱਪਣੀਆਂ 🧾✨

ਕੀ AI ਕਰਸਿਵ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਹਾਂ - ਅਤੇ ਇਹ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਹੈ ਜਦੋਂ:

• ਤਸਵੀਰ ਸਾਫ਼ ਹੈ।

• ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਇਕਸਾਰ ਹੈ।

• ਇਹ ਟੂਲ ਸੱਚਮੁੱਚ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਪਛਾਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ [1][2][3]

ਪਰ ਕਰਸਿਵ ਸੁਭਾਅ ਤੋਂ ਹੀ ਗੜਬੜ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਮਾਨਦਾਰ ਨਿਯਮ ਹੈ: ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ।

ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ: ਹੱਥ ਨਾਲ ਲਿਖੇ ਦਾਖਲੇ ਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ 📝

ਦ੍ਰਿਸ਼

ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਫਿਜ਼ੀਓਥੈਰੇਪੀ ਕਲੀਨਿਕ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿਸ ਵਿੱਚ 500 ਪੁਰਾਣੇ ਪੇਪਰ ਇਨਟੇਕ ਫਾਰਮ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਛਪੇ ਹੋਏ ਡੱਬੇ, ਕਰਸਿਵ ਨੋਟਸ, ਤਾਰੀਖਾਂ, ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ, ਜੀਪੀ ਦੇ ਨਾਮ, ਸੱਟ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤਾਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।.

ਕਲੀਨਿਕ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨ "ਸਭ ਕੁਝ ਆਪਣੇ ਆਪ ਪੜ੍ਹੋ" ਜਾਦੂ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਰਿਸੈਪਸ਼ਨਿਸਟ ਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਗਲਤੀਆਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ।.

ਇਹ ਹੱਥ ਲਿਖਤ OCR ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਲੇਆਉਟ ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਨਾਮ, ਤਾਰੀਖਾਂ, ਪਤੇ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਨੋਟਸ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਹਨ।.

ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

• ਹਰੇਕ ਫਾਰਮ ਦੇ ਸਾਫ਼ ਸਕੈਨ, ਆਦਰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ 300 DPI ਜਾਂ ਵੱਧ

• ਇੱਕ ਹੱਥ ਲਿਖਤ-ਸਮਰੱਥ OCR ਟੂਲ

• ਕੱਢੇ ਗਏ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਜਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ

• "ਜਾਂਚ-ਜਾਂਚ" ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ: ਮਰੀਜ਼ ਦਾ ਨਾਮ, ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ, ਪਤਾ, ਦਵਾਈ, ਐਲਰਜੀ, ਜੀਪੀ ਦਾ ਨਾਮ, ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਸਥਿਤੀ।

• ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਅਕ ਜੋ ਘੱਟ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਅਸਲ ਸਕੈਨ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਹਦਾਇਤ

ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਸੈੱਟਅੱਪ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ:

ਇਸ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਦਾਖਲੇ ਫਾਰਮ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢੋ: ਪੂਰਾ ਨਾਮ, ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ, ਪਤਾ, ਮੁਲਾਕਾਤ ਦਾ ਕਾਰਨ, ਸੱਟ ਲੱਗਣ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਮੌਜੂਦਾ ਦਵਾਈ, ਐਲਰਜੀ, ਜੀਪੀ ਦਾ ਨਾਮ, ਐਮਰਜੈਂਸੀ ਸੰਪਰਕ, ਅਤੇ ਕੀ ਦਸਤਖਤ ਮੌਜੂਦ ਹਨ।.

ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਕਰੋ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਸਪਸ਼ਟ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ "ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸ਼ਬਦ ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਹੈ, ਤਾਂ ਆਪਣੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ "ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ" ਲਿਖੋ। ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਨਾ ਕਰੋ।.

ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਹੈ

ਹਰੇਕ ਫਾਰਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।.

ਤਿੰਨ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਹੋਏ 30 ਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ:

• ਸਾਫ਼ ਕਰਸਿਵ ਦੇ ਨਾਲ 10 ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਰੂਪ

• ਮਿਸ਼ਰਤ ਪ੍ਰਿੰਟ ਅਤੇ ਕਰਸਿਵ ਦੇ ਨਾਲ 10 ਔਸਤ ਰੂਪ

• 10 ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਲੇ ਫਾਰਮ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਹਲਕੀ ਸਿਆਹੀ, ਕੱਟੇ ਹੋਏ ਸ਼ਬਦ, ਜਾਂ ਅਸਾਧਾਰਨ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਹੈ।

ਹਰੇਕ ਫਾਰਮ ਲਈ, AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਮੈਨੂਅਲ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਨਾਲ ਕਰੋ। ਟਰੈਕ:

• ਕਿੰਨੇ ਖੇਤਰ ਸਹੀ ਸਨ?

• ਕਿੰਨੇ ਨੂੰ "ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ?

• ਕਿੰਨੇ ਗਲਤ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ?

• OCR ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਹੱਥੀਂ ਐਂਟਰੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਲੱਗਿਆ

ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਟੈਸਟ ਸਿਰਫ਼ "ਕੀ ਏਆਈ ਨੇ ਪੰਨਾ ਪੜ੍ਹਿਆ?" ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਸਗੋਂ "ਕੀ ਵਰਕਫਲੋ ਨੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜੋਖਮ ਭਰੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਫੜੀਆਂ?" ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਨਤੀਜਾ

ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਨਤੀਜਾ: 30-ਫਾਰਮ ਟੈਸਟ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਹੱਥੀਂ ਐਂਟਰੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਫਾਰਮ ਲਗਭਗ 4 ਮਿੰਟ, ਜਾਂ ਕੁੱਲ 120 ਮਿੰਟ ਲੱਗੇ।.

ਹੱਥ ਲਿਖਤ OCR ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਹ ਲਿਆ ਗਿਆ:

• ਪ੍ਰਤੀ ਫਾਰਮ OCR ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਰਯਾਤ ਲਈ 45 ਸਕਿੰਟ

• ਪ੍ਰਤੀ ਫਾਰਮ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ 90 ਸਕਿੰਟ

• 30 ਫਾਰਮਾਂ ਲਈ ਕੁੱਲ 67.5 ਮਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਨਾਲ 30 ਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ 52.5 ਮਿੰਟ ਦੀ ਬਚਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਫਾਰਮ ਲਗਭਗ 1 ਮਿੰਟ 45 ਸਕਿੰਟ ਦੀ ਬਚਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।.

ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਫੀਲਡ ਕਿਸਮ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਮਾਪਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ:

• 30 ਵਿੱਚੋਂ 26 ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਲਈ ਜਨਰਲ ਨੋਟ ਖੇਤਰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਸਨ।

• ਸਾਰੇ 30 ਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤਰੀਕਾਂ ਦੀ ਅਜੇ ਵੀ ਹੱਥੀਂ ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ

• 7 ਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੇਤਰ ਸੀ ਜਿਸ ਉੱਤੇ "ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ" ਲਿਖਿਆ ਹੋਇਆ ਸੀ।

• 2 ਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਦਵਾਈ ਜਾਂ ਐਲਰਜੀ ਵਾਲਾ ਸ਼ਬਦ ਸੀ ਜਿਸਨੂੰ AI ਨੇ ਗਲਤ ਸਮਝਿਆ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਅਕ ਨੇ ਹੀ ਫੜਿਆ।

ਇਸ ਲਈ ਜਿੱਤ "ਕਿਸੇ ਇਨਸਾਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜਿੱਤ ਤੇਜ਼ ਫਸਟ-ਪਾਸ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਜੋਖਮ ਭਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗੇਟ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।.

ਕੀ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ?

ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਗਲਤੀ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਦਿੱਖ ਵਾਲੇ ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਲਿਖਤ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵੀ AI ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।.

ਹੋਰ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ:

• ਘੱਟ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ 'ਤੇ ਫਾਰਮ ਸਕੈਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ

• ਪਰਛਾਵੇਂ ਜਾਂ ਪੰਨੇ ਦੇ ਵਕਰਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਨ ਦੇਣਾ

• ਹੱਥ ਲਿਖਤ OCR ਦੀ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰਿੰਟਿਡ-ਟੈਕਸਟ OCR ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ

• ਦਸਤਖਤਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਨਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣਾ

• ਨਾਮ, ਤਾਰੀਖਾਂ, ਦਵਾਈ, ਐਲਰਜੀ ਅਤੇ ਆਈਡੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿਣਾ

• ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਟੂਲ 'ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਫਾਰਮ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨਾ

ਵਿਹਾਰਕ ਉਪਾਅ

ਕਰਸਿਵ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਰਕਫਲੋ "AI ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ "AI ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਬਿੱਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ।" ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਅਚਾਨਕ ਗਲਤੀ-ਮੁਕਤ ਹੋਣ ਦਾ ਦਿਖਾਵਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।.

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਸਵਾਲ

ਕੀ ਏਆਈ ਕਰਸਿਵ ਹੈਂਡਰਾਈਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ?

AI ਕਰਸਿਵ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਕਿੰਨੀ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਜਾਂ ਸਕੈਨ ਕਿੰਨਾ ਸਾਫ਼ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਇੱਕ ਨੋਟ ਦੇ ਸਾਰ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ, ਪਤੇ, ਜਾਂ ਡਾਕਟਰੀ/ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਮੱਗਰੀ - ਲਈ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ।.

ਕਰਸਿਵ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ OCR ਵਿਕਲਪ ਕੀ ਹੈ: ਆਮ OCR ਜਾਂ ਹੱਥ ਲਿਖਤ OCR?

ਕਰਸਿਵ ਲਈ, ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ-ਟੈਕਸਟ OCR ਨਾਲੋਂ ਹੱਥ ਲਿਖਤ-ਸਮਰੱਥ OCR ਬਿਹਤਰ ਫਿੱਟ ਹੈ। ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤਾ OCR ਸਾਫ਼, ਵੱਖਰੇ ਅੱਖਰਾਂ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਰਸਿਵ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜੁੜੇ ਸਟ੍ਰੋਕ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਣ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ OCR ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁਣ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਰਸਿਵ ਪੰਨਿਆਂ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ।.

ਕਰਸਿਵ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਗਲਤੀਆਂ ਕਿਉਂ ਕਰਦਾ ਹੈ?

ਕਰਸਿਵ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅੱਖਰ ਜੁੜਦੇ ਹਨ, ਦੂਰੀ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਲਿਖਣ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਇਹ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਅੱਖਰ ਕਿੱਥੇ ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਕਿੱਥੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ। ਧੁੰਦਲਾਪਣ, ਧੁੰਦਲੀ ਸਿਆਹੀ, ਜਾਂ ਟੈਕਸਟਚਰ ਪੇਪਰ ਵਰਗੇ ਛੋਟੇ ਮੁੱਦੇ ਵੀ ਪਤਲੇ ਸਟ੍ਰੋਕ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਰਥ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਪਛਾਣ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।.

ਕਰਸਿਵ ਨਾਮ, ਪਤੇ ਅਤੇ ਆਈਡੀ ਨੰਬਰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਏਆਈ ਕਿੰਨਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੈ?

ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜੋਖਮ ਵਾਲੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ AI ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਨਾਮ, ਪਤੇ, ਖਾਤਾ ਨੰਬਰ, ਜਾਂ ID ਵਰਗੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੇਤਰ ਉਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਛੋਟੀਆਂ ਪਛਾਣ ਗਲਤੀਆਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਆਮ ਪਹੁੰਚ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣਾ ਹੈ: ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਦਸਤੀ ਸਮੀਖਿਆ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ।.

ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਕਰਸਿਵ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਰਕਫਲੋ ਕੀ ਹੈ?

ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਵਰਕਫਲੋ "AI ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ" ਹੈ। ਹੱਥ ਲਿਖਤ OCR ਚਲਾਓ, ਫਿਰ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਘੱਟ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਾਲੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ OCR ਸਿਸਟਮ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਡੇਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਗਤੀ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।.

ਮੈਂ ਫ਼ੋਨ ਫੋਟੋਆਂ ਤੋਂ ਕਰਸਿਵ OCR ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?

ਕੈਪਚਰ ਕੁਆਲਿਟੀ ਬਹੁਤ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਪਰਛਾਵਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਇੱਕਸਾਰ ਰੋਸ਼ਨੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਵਿਗਾੜ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕੈਮਰੇ ਨੂੰ ਪੰਨੇ ਦੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਸੋਚ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਚੁਣੋ। ਟੈਕਸਟ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੱਟਣਾ, ਕੰਟ੍ਰਾਸਟ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਧਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਡੈਸਕਵ ਕਰਨਾ, ਇਹ ਸਾਰੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਾਰੀ "ਸੁੰਦਰਤਾ" ਫਿਲਟਰਾਂ ਤੋਂ ਬਚੋ ਜੋ ਪਤਲੇ ਪੈੱਨ ਸਟ੍ਰੋਕ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।.

ਕੀ ਏਆਈ ਕਰਸਿਵ ਦਸਤਖਤਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟਾਈਪ ਕੀਤੇ ਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ?

ਦਸਤਖਤਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਯਮਤ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਅਕਸਰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲੋਂ ਨਿਸ਼ਾਨ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਸਟਮ ਦਸਤਖਤ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਅਤੇ ਸਥਾਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ (ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ) 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਟਾਈਪ ਕੀਤੇ ਨਾਮ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਕਰਨ 'ਤੇ ਨਹੀਂ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੇ ਨਾਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕੀਤੇ ਖੇਤਰ ਜਾਂ ਦਸਤੀ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋਗੇ।.

ਕੀ ਕਰਸਿਵ ਹੈਂਡਰਾਈਟਿੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਯੋਗ ਹੈ?

ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕੋ ਲੇਖਕ ਦੇ ਕਈ ਪੰਨੇ ਹਨ ਜਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕਸਾਰ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਸ਼ੈਲੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ "ਇੱਕੋ ਹੱਥ, ਕਈ ਪੰਨੇ" ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, ਕਸਟਮ ਸਿਖਲਾਈ ਆਮ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਇਨਪੁਟ ਕਈ ਲੇਖਕਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਲਾਭ ਅਕਸਰ ਛੋਟੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆ ਕਦਮ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋਵੋਗੇ।.

ਕੀ OCR ਸੇਵਾ 'ਤੇ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਨੋਟਸ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ?

ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਿੱਥੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਇਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡੇਟਾ, ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਫਾਰਮ ਵਰਗੇ ਨਿੱਜੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੋਧਿਆ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ 'ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲੂਪ ਰੱਖਣ ਨਾਲ ਗਲਤ ਕੱਢਣ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦਾ ਜੋਖਮ ਵੀ ਘਟਦਾ ਹੈ।.

ਹਵਾਲੇ

[1] ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ OCR ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਕਲਾਉਡ ਵਿਜ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਖੋਜ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਸਮੇਤ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[2] ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਦਾ OCR (ਪੜ੍ਹੋ) ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਿੰਟ + ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਸਕੋਰ, ਅਤੇ ਕੰਟੇਨਰ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿਕਲਪ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[3] AWS ਪੋਸਟ ਜੋ ਸਥਾਨ + ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਨਾਲ ਦਸਤਖਤਾਂ/ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਟੈਕਸਟ੍ਰੈਕਟ ਦੇ ਦਸਤਖਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[4] ਖਾਸ ਹੱਥ ਲਿਖਤ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਿਉਂ (ਅਤੇ ਕਦੋਂ) ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣੀ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬਸ ਗਾਈਡ। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[5] ਕਨੈਕਟ ਕੀਤੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਲਈ ਅਣ-ਖੰਡਿਤ ਲਾਈਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ OCR/HTR ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ 'ਤੇ ਕ੍ਰੈਕਨ ਦਸਤਾਵੇਜ਼। ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ