Какие технологии машинного обучения применяются для распознавания почерка исторических личностей?

Для распознавания почерка исторических личностей и расшифровки рукописных документов применяют различные технологии машинного обучения, среди них:

• Нейронные сети. scinetwork.ru science.mail.ru Они имитируют работу человеческого мозга, состоят из множества «узлов», связанных между собой. science.mail.ru Нейронные сети могут находить скрытые связи в данных, делать предположения и выводы. science.mail.ru
• Компьютерное зрение. science.mail.ru Эта область ИИ занимается анализом изображений. science.mail.ru Технология позволяет системе «видеть» фрагменты текста на старинных свитках или табличках, выделять отдельные буквы и слова, даже если они частично стёрлись или разрушены. science.mail.ru
• Обработка естественного языка (NLP, Natural Language Processing). science.mail.ru Эта область ИИ фокусируется на взаимодействии между компьютерами и людьми с помощью естественного «человеческого языка». science.mail.ru С помощью NLP модели могут не только читать текст, но и, исходя из контекста, предполагать, какие именно слова были стёрты или пропущены в предложениях. science.mail.ru

Например, специалисты компании Яндекс обучили нейросеть на массиве данных из сотен тысяч рукописных строк из реальных текстов XVIII–XIX веков и десятков миллионов сгенерированных примеров. naked-science.ru Алгоритм, построенный на основе системы оптического распознавания символов, учитывает особенности почерка, узнаёт утратившие актуальность буквы и понимает особую структуру архивных документов. naked-science.ru