В статье небольшой обзор инструментария для анализа, цель анализа и необходимость использования данных инструментов остается на выбор пользователя, а что касается разности, да в этом случае выразился некорректно )
возможно проблема непосредственно в кодировке файла, тк он ищет PCM или другую альтернативу этой кодировки, либо же такая ошибка встречалась на версиях 3.7 и выше
Добрый день, спасибо за комментарии. В данной статье проводился обзор инструмента. Попробуем сравнить Fast ai с другими библиотеками на примере задачи, приближенной к реальной.
Скорее, мало кто хочет делать хороший, комплексный OCR на нейросетях, в котором будут системы предсказания следующего вероятного слова, проверка орфографии и т.д. А FineReader и Tesseract, конечно же сложнее, чем просто обученные на датасете MNIST классификаторы, в них, вероятно, присутствуют скрытые марковские модели и многое другое. То есть, EasyOCR и другие новые системы на нейросетях могут отлично распознавать текст, но со структурой документов у них пока проблемы, что видно в последнем примере.
Самое неприятное-разрозненность данных и стремление каждого, кто составлял документы, делать это по-своему, надеюсь вас этим не пытали. Было бы интересно посмотреть на Ваше подобное решение, может быть есть какие-то ссылки?
Обученную модель, к сожалению, выложить не могу, к тому же она училась только на телефонных звонках, которые имеют определенную специфику, возможно не подходящую Вам. Но к статье приложена ссылка на пайплайн, с которым можно без труда обучить свою модель на более разнообразных данных. Благо учится она достаточно быстро.
Услуга популярна, например среди людей старшего поколения, кому удобнее позвонить и выставить заявку по телефону, чем пользоваться мобильной версией или на ПК
Да, согласен, легенду можно было сдвинуть. Но если к графику настолько пристальный интерес, то можно заметить, что легенда имеет прозрачность!:) Здесь акцент делался на данной библиотеке визуализации не только из-за ее простоты и красоты, но еще из-за интерактивности. Если захотите запустить этот код, то можете взглянуть под легенду точечно
В статье нигде не дается ложное понятие, что полиномиальная регрессия не остается линейной, проводится лишь сравнение применения той или иной для данных задач. Единственное, где говориться про нелинейность – пример про повышение зарплаты сотрудника, где она происходит, и в правду, не линейно. Даже наоборот, в статье дается пример на том, что мы использовали ту же модель, но с добавлением фичей второй степени, что никак не говорит о том, что вы предположили про статью.
Возможно, упущение в том, что стоило более четко разобрать эту проблему, спасибо!
Результатом отработки алгоритма является пул карт/клиентов с признаками мошеннического характера сбора средств. Одним из основных способов сбора средств были сборы на разных детей с указанием фамилии, отличной от фамилии сборщика-"родителя", использование одних и тех же фотографий лиц при сборе средств разными организаторами сбора и другие триггеры.
Обратное распределение — это способ обучения нейронной сети. Его цели: отрегулировать каждый вес пропорционально тому, насколько он способствует общей ошибке. Основная его задача итеративно уменьшать ошибку каждого веса, в конце концов у нас будет ряд весов, которые дают хорошие прогнозы.
Да, действительно опечатка. Переменные area и iscrowd здесь избыточны, т.к тут решается задача детекции без сегментации.
В статье небольшой обзор инструментария для анализа, цель анализа и необходимость использования данных инструментов остается на выбор пользователя, а что касается разности, да в этом случае выразился некорректно )
возможно проблема непосредственно в кодировке файла, тк он ищет PCM или другую альтернативу этой кодировки, либо же такая ошибка встречалась на версиях 3.7 и выше
Добрый день, спасибо за комментарии. В данной статье проводился обзор инструмента. Попробуем сравнить Fast ai с другими библиотеками на примере задачи, приближенной к реальной.
Спасибо
Ответили в лс
Скорее всего, так и есть, FineReader - лидер рынка и определённо, будет использовать лучшие инструменты.
Скорее, мало кто хочет делать хороший, комплексный OCR на нейросетях, в котором будут системы предсказания следующего вероятного слова, проверка орфографии и т.д. А FineReader и Tesseract, конечно же сложнее, чем просто обученные на датасете MNIST классификаторы, в них, вероятно, присутствуют скрытые марковские модели и многое другое. То есть, EasyOCR и другие новые системы на нейросетях могут отлично распознавать текст, но со структурой документов у них пока проблемы, что видно в последнем примере.
Да, FineReader 14 точно умеет сохранять форматированный текст в Word и сохранять в PDF с возможностью поиска.
Самое неприятное-разрозненность данных и стремление каждого, кто составлял документы, делать это по-своему, надеюсь вас этим не пытали. Было бы интересно посмотреть на Ваше подобное решение, может быть есть какие-то ссылки?
Обученную модель, к сожалению, выложить не могу, к тому же она училась только на телефонных звонках, которые имеют определенную специфику, возможно не подходящую Вам. Но к статье приложена ссылка на пайплайн, с которым можно без труда обучить свою модель на более разнообразных данных. Благо учится она достаточно быстро.
Услуга популярна, например среди людей старшего поколения, кому удобнее позвонить и выставить заявку по телефону, чем пользоваться мобильной версией или на ПК
Добрый день, чтобы применить низкоуровневые библиотеки, и использовать декоратор функции Numba
Спасибо :)
Спасибо, опечатка! Уже исправили :)
Да, согласен, легенду можно было сдвинуть. Но если к графику настолько пристальный интерес, то можно заметить, что легенда имеет прозрачность!:) Здесь акцент делался на данной библиотеке визуализации не только из-за ее простоты и красоты, но еще из-за интерактивности. Если захотите запустить этот код, то можете взглянуть под легенду точечно
В статье нигде не дается ложное понятие, что полиномиальная регрессия не остается линейной, проводится лишь сравнение применения той или иной для данных задач. Единственное, где говориться про нелинейность – пример про повышение зарплаты сотрудника, где она происходит, и в правду, не линейно.
Даже наоборот, в статье дается пример на том, что мы использовали ту же модель, но с добавлением фичей второй степени, что никак не говорит о том, что вы предположили про статью.
Возможно, упущение в том, что стоило более четко разобрать эту проблему, спасибо!
Результатом отработки алгоритма является пул карт/клиентов с признаками мошеннического характера сбора средств. Одним из основных способов сбора средств были сборы на разных детей с указанием фамилии, отличной от фамилии сборщика-"родителя", использование одних и тех же фотографий лиц при сборе средств разными организаторами сбора и другие триггеры.
Обратное распределение — это способ обучения нейронной сети. Его цели: отрегулировать каждый вес пропорционально тому, насколько он способствует общей ошибке. Основная его задача итеративно уменьшать ошибку каждого веса, в конце концов у нас будет ряд весов, которые дают хорошие прогнозы.
Спасибо за ваши замечания, постараемся учесть указанные пункты в дальнейшем.