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Klassifikationsprobleme - zu erkennendes handschriftliches Dokument

Hallo alle,

Im Gespräch mit einigen Kunden bemerkten wir ein Problem im Zusammenhang mit dem Import handschriftliche Notizen in JMP.

Oft sind es Notizen von Bedienern oder Analysezertifikate für Ausgangsmaterialien oder Bleche, die sie von Lieferanten erhalten, und meist numerische Daten. In einem Versuch, es richtig zu erklären, lassen Sie mich Ihnen einen Link schicken, den wir für das Internet haben, um Ihnen zu zeigen, wie es aussehen kann: (45) KI lernt die Zahlen – YouTube . Der interessante Gedanke ist das Python Code (Wenn ich mich nicht irre) ist hier erhältlich: Kopie von AI Learns the Numbers Fourth Model.ipynb – Colaboratory (google.com)

 

Ich habe mir auch einen Discovery Summit-Vortrag von 2019 zum gleichen Thema angesehen: Klassifikationsprobleme mit Deep Learning lösen ( 2019-EU-30MP-100 ) – JMP User Community

 

Ich habe mich gefragt, ob Sie ein Add-In kennen, das bereits vorhanden ist, oder ob Sie eine Idee haben, wie Sie den verfügbaren offenen Code nutzen können.

Bitte pingen Sie mich für weitere Details an, wenn Sie interessiert sind!

Danke

 

Marco

 

Re: Klassifikationsprobleme - handschriftliches Dokument zu erkennen

Mir ist nicht bekannt, dass es in JMP oder in Add-Ins wirklich etwas Natives gibt, um die Bildanalyse oder OCR zu handhaben. Das war im Allgemeinen kein Bereich, dem wir nachgegangen sind – Bildanalyse. Sie könnten mit t-SNE oder U-MAP etwas Zugkraft beim Klassifizieren von Dingen bekommen (Analysieren > Multivariate Einbettung). Der Standard für diese Bildarbeit wird heutzutage allgemein als GNN angesehen – nicht etwas, was wir tun.  

Re: Klassifikationsprobleme - handschriftliches Dokument zu erkennen

Danke @MikeD_Anderson .

Ich würde gerne eine Lösung für diese Kunden finden, also werde ich das Problem weiter untersuchen.