在当今信息技术的高速发展中，OCR（光学字符识别）技术作为一种自动识别文本的方法，对于提高工作效率、节省时间和降低成本具有重要作用。随着机器学习的兴起，它对OCR技术的影响日益显著，形成了一种新的识别模式，即结合了传统手工特征提取和现代深度学习算法，以此来实现更高准确性的文字识别。

首先，我们需要了解什么是OCR。简单来说，OCR就是通过分析图像中的文本，将其转换成电子文档或直接输入到计算机系统中供后续使用的一种技术。这项任务听起来可能很简单，但实际上却是一个复杂的问题，因为它涉及到了多个方面，如图像处理、自然语言处理和数据存储等。

为了解决这个问题，早期的OCR系统通常会依赖于预定义规则来检测并分类字形，这种方法称为基于规则(Rule-Based)或者统计模型(Statistical Model)。然而，由于这些方法往往缺乏灵活性和适应能力，因此不能很好地处理那些不符合预设格式或者包含特殊符号等情况下的文字识别。

这时，机器学习特别是深度学习就发挥了作用。在这种背景下，一些新型算法如卷积神经网络(CNNs)、循环神经网络(RNNs)以及长短期记忆网络(LSTMs)开始被用于改进文字识别性能。它们能够从大量训练数据中学习出更多关于不同字形结构特征，从而大幅提升了对各种复杂场景下的文字识别能力。

例如，在CNNs中，由于其能够捕捉到空间相关信息，可以有效地提取图像中的局部特征；而RNNs又因为其能跟踪序列变化，便宜于处理连续性的数据，比如单词内字符间关系。而LSTMs进一步优化了RNNs，使得长序列数据也能得到良好的处理。此外，还有其他类型的神经网络，如自编码器(Autoencoder)、生成式对抗网络(GAN)，也逐渐被应用在OCRTech领域以获得更好的效果。

除了以上提到的具体算法之外，还有一些其他因素也使得OCRTech与ML紧密相连：

大规模数据集: 为了提高模型准确性，大量标注过的图片数据库成为必不可少的一个资源，这些数据库可以帮助训练出更加精细化的人工智能模型。

超参数调整:

迭代优化:

综上所述，虽然传统基于规则或统计模型已经取得了一定的成功，但由于它们无法适应不断变化的人类行为习惯，因此在实践操作中仍然存在不足之处。而结合ML尤其是深度学习带来的突破性进展，不仅极大地扩展了OCRTech可应用范围，而且还使得这一技术变得更加强大、高效，同时降低错误率，使得人工智能时代中的任何一个行业都可以利用这种技术来加快工作流程并提高生产力水平。