Para facilitar su tarea, deberá asegurarse de que su conjunto de datos consista en imágenes que tengan el mismo tamaño de fuente. Esto es necesario para arreglar el tamaño de la ventana. Si el conjunto de datos consta de texto con un tamaño diferente, deberá usar una ventana de tamaño variable.
Después de elegir la ventana, debe deslizar la ventana horizontal y verticalmente para obtener todos los caracteres de la imagen.
La ventana puede contener uno de los siguientes:
- ¿Funcionaría la búsqueda de 'colocaciones' de orden superior?
- ¿Qué es la indexación semántica latente?
- ¿Cómo debo representar las características para la clasificación de texto?
- ¿Cuál es el mejor software para Machine Learning y Deep Learning, de acuerdo con el tamaño del conjunto de datos y el sistema?
- ¿Cuáles son algunos ejemplos de código de modelos de aprendizaje automático humanos en el circuito? Me ha resultado difícil encontrar tutoriales / documentos que discutan este tema.
- Un personaje
- La mitad de un personaje y la mitad del siguiente personaje de la imagen.
- Un espacio en blanco
Ahora debe pasar los píxeles de dichas ventanas junto con las etiquetas correspondientes al algoritmo para entrenar. Una vez entrenado, debe repetir el mismo procedimiento.
Si la ventana contiene espacio en blanco, puede comenzar una nueva palabra
Si la ventana contiene la mitad de un carácter y la mitad del siguiente carácter, podría inferir que ambos caracteres son parte de la misma palabra.
Si la ventana contiene un carácter, agréguelo a la palabra actual.
