Pikeun nulis OCR dasar, klasifikasi anu paling sering dianggo nyaéta algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). KNN dianggo ku nanggung kelas ka obyék ku ningali k-neighbor di rohangan fitur. Dina kasus OCR, fitur gambar (sapertos nilai piksel) bakal dianggo pikeun nangtoskeun tatangga pangdeukeutna. KNN mangrupikeun pilihan anu saé pikeun OCR kusabab saderhana sareng gampang dilaksanakeun, sareng tiasa dianggo sareng data numerik sareng non-numerik. Nanging, éta ngagaduhan sababaraha watesan, sapertos sénsitip kana nilai luar sareng bias kana kelas mayoritas dina dataset. Penting pikeun dicatet yén OCR mangrupikeun tugas rumit anu meryogikeun langkung ti ngan ukur hiji klasifikasi. Biasana, sistem OCR kalebet sababaraha komponén pra-prosés, fitur sareng ekstraksi gambar pikeun ningkatkeun akurasi, sareng prosés pos-prosés.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence