Klassificering av kvitton med hjälp av maskininlärning

Sammanfattning: Maskininlärning nyttjas inom fler och fler områden. Det har potential att ersätta många repetitiva arbetsuppgifter, eller åtminstone förenkla dem. Dokumenthantering inom ekonomisystem är ett område maskininlärning kan hjälpa till med. Det behövs ofta mycket manuell input i olika fält genom att avläsa fakturor eller kvitton. Målet med projektet är att skapa en applikation som nyttjar maskininlärning åt företaget Centsoft AB. Applikationen ska ta emot OCR-tolkad textmassa från en bild på ett kvitto och sedan, med hög säkerhet, kunna avgöra vilken kategori kvittot tillhör. Den här rapporten syftar till att visa utvecklingen av maskininlärningsmodellen i applikationen. Rapporten svarar på frågeställningen: ”Hur kan kvitton klassificeras med hjälp av maskininlärning?”.Undersökningsmetoden fallstudie och projektmetoden MoSCoW tillämpas i projektet. Projektet tar även hänsyn till åtagandetriangeln. Maskininlärningsramverk används för att utvärdera den upptränade modellen. Den tränade modellen klarar av att, med hög säkerhet, tolka kvitton den inte stött på tidigare. För att få en meningsfull tolkning måste kvitton ha i avsikt att tillhöra någon av de åtta tränade kategorierna.Valet av metoder passade bra till projektet för att besvara frågeställningen. Applikationen kan utvecklas vidare och implementeras i fakturahanteringssystemet. Genomförandet av projektet ger kunskap att arbeta med maskininlärningslösningar. Tekniken kan i framtiden appliceras på flera områden.