Sabemos que la gestión de datos es crucial para cualquier sector empresarial, debido a la gran cantidad y diversidad de los mismos. En ocasiones hemos observado que el procesamiento de los datos puede contener algunos errores y, por tanto, consumir más tiempo antes de su análisis. En este contexto, herramientas como Amazon Textract, nos ofrecen la capacidad de extraer texto manuscrito de forma exacta y organizar eficazmente. Veamos cómo esta solución integra el procesamiento de escritura a mano en documentos.
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¿Cómo Amazon Textract aborda la escritura a mano?
Amazon Textract más allá del reconocimiento de caracteres; se sumerge en la esencia de la escritura a mano con un enfoque meticuloso. Con un modelo que permite segmentar de forma inteligente, nos permite identificar áreas de texto, al mismo tiempo que comprende la dinámica de cada trazo, esquivando distracciones y enfocándose en la escritura a mano dentro de las secciones específicas.
Algunas de las funciones que caracterizan a esta identificación son:
Decodificación de Caracteres:
Textract utiliza modelos de aprendizaje profundo entrenados con extensos conjuntos de datos que contienen una diversidad de estilos de escritura. Cada modelo no solo reconoce letras, sino que interpreta la relación entre trazos, entendiendo la singularidad de cada escritura y palabras clave dependiendo del tipo de documento.
Por otro lado, Textract se puede integrar con Amazon Augmented AI para facilitar la creación de trabajo, nutrida con predicciones de Machine Learning. Y para hacerlo aún más eficaz, ya se admite el procesamiento de documentos impresos en español, alemán, italiano, francés y portugués. Estos idiomas se pueden configurar al momento de cargar los documentos en la consola de Amazon Textract o desde la línea de comandos (CLI).
Conexión Contextual:
No se limita a identificar caracteres de forma aislada. Textract va más allá al comprender la conexión contextual entre ellos, permitiendo no solo la identificación de palabras, sino también la reconstrucción precisa de oraciones y párrafos completos.
Retos de la extracción de escritura a mano en Texctact
Aunque Textract va aprendiendo mediante procesos de ML, se enfrenta a algunos desafíos intrínsecos de la escritura a mano. Por ejemplo, la diversidad estilística. Para hacer frente, Textract adapta sus modelos a esta diversidad mediante entrenamiento continuo con datos variados, analizando textos cada vez más complejos y creando sus propias categorías.
También debemos tener en cuenta la calidad de la imagen. Esta es una ventaja ya que si no contamos con un documento 100% legible, Textract sobresale en interpretar escritura a mano en imágenes desafiantes, incluyendo aquellas borrosas, de baja resolución o con iluminación poco ideal.
Y no olvidemos que la columna vertebral de Textract es el aprendizaje profundo. Sus modelos neuronales son capaces de aprender y adaptarse, mejorando continuamente su capacidad de reconocimiento de escritura a mano. Un beneficio que les permite a los expertos en IA y ML centrarse en nutrir a la solución y analizar datos mucho más complejos.
Como hemos visto a lo largo del post, Amazon Textract se sumerge en la escritura a mano con un enfoque técnico que combina habilidades avanzadas de aprendizaje automático, procesamiento de imágenes y una infraestructura sólida de computación en la nube.
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