Você sabe como o Machine Learning e o Deep Learning trabalham no tratamento de documentos?

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Antes de tratarmos sobre estas tecnologias, voltamos um pouco para falar sobre o OCR (Optical Character Recognition), ferramenta encontrada em diversos Softwares de automação de processos para o reconhecimento de caracteres nos documentos de imagem (fotos, digitalizações, etc), e transformação dos mesmos em textos digitais, editáveis.

Ao longo do tempo, o OCR foi aprimorado com capacidades de identificação mais assertivas porém, ainda deixa muito a desejar quando há a necessidade de reconhecer documentos estruturados e não estruturados.

Atualmente, tecnologias de Machine Learnig e Deep Learning atendem a necessidade de leitura, reconhecimento e tratamento de informações.

Diferentemente do OCR, o ML trabalha através de modelos, ou seja, é ensinado a reconhecer tipos de documentos previamente classificados e segue a premissa das regras aplicadas nos modelos. Já o DL é projetado para aprender, por conta própria, as variabilidades existentes nos documentos, graças à sua rede neural e capacidade de compreensão de informações.

Juntos, numa estrutura única para classificação de documentos, o ML e o DL trabalham com documentos estruturados, semi estruturados e não estruturados, atendendo a variabilidade de cada caso de documento, entregando um resultado rápido, escalável e com um ROI significativo no que diz respeito ao tratamento das informações.

Esta estrutura, hoje encontrada no Hub de Leitura Growtec permite a extração e interpretação de dados de forma automática, além da implantação rápida, sem precisar de qualquer experiência em IA. Confira algumas vantagens:

  • Classificar qualquer tipo de documento através do seu contexto;
  • Recursos de tomada de decisão conforme o contexto do documento;
  • Autoaprendizagem com menos exemplos que outras soluções;
  • Suporte multilingue;
  • Manutenção realizada pelos modelos oferecidos pelo próprio usuário.

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