Қолжазба жазбаларының цифрланған мәтіні көптеген компаниялардың бизнес-процестерін автоматтандыруға мүмкіндік береді және адамның жұмысын жеңілдетеді. Мақалада тереңдетілген оқыту модельдерін қолдана отырып, орыс және қазақ тілдеріндегі жазбаша қолжазбаны тану қарастырылады. Әр адамның қолжазбасы ерекше және қолжазба мәтінінің жалпы үлгілерін жасау мүмкіндігі жоқ болғандықтан мәтінді офлайн тану есебі онлайн тану есебіне қарағанда күрделі болып саналады. Жұмыста кириллица графикасына қатысты қазақорыс тілдеріндегі қолжазбаны тану модельдерін жасауда терең оқытудың әртүрлі тәсілдері қолданыылады. Терең оқытудың сәтті маңызды элементі – бұл нейрондық желі модельдерін құруды және оларды шығару үшін орындауды жеңілдететін деректердің, есептеулердің, бағдарламалық платформалардың және жұмыс уақытының қол жетімділігі. Оқытудың әртүрлі тәсілдері мен әдістерін талдау мен салыстырудың жылдам, сандық және әділ құралдарын ұсынатын, бәсекеге қабілетті, қарқынды дамып келе жатқан сала терең оқыту ұғымдары талқыланды. Abdallah, Bluche, Flor және PUIGCERVER сияқты танымал терең оқыту модельдеріне шолу жасалды және эксперименттер нәтижелері гистограмма негізінде талданды. Эксперименттер Kazakh Offline Handwritten Text Dataset (KOHTD) деп аталатын қазақ тіліндегі оффлайн қолжазба мәтіндерінің үлкен деректер қоры негізінде жасалды. Қазақ тілінде қолжазба деректерді жинау үшін арнайы құрылған телеграм бот құрылды. Осы телеграм-бот арқылы енгізілген ақпаратын тексеріп, жауаптарды түзету құралы нейрондық желі негізінде жасалды.
Түйін сөздер: қолжазба, терең оқыту, нейронды желі, KOHTD, деректер жиыны.
