Digit Recognizer With Python: 3 βήματα

2025 Συγγραφέας: John Day | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2025-01-13 06:57

Η δημοφιλής πραγματική ονομασία "Computer Vision" που περιλαμβάνει ένα λογισμικό δημιουργίας ενός νέου λογισμικού που υποστηρίζει τις οδοντιατρικές εικόνες. Είναι εφικτό να φανταστείτε ότι μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε για να υπολογίσετε και να επεκτείνετε τους οριζόντιους υπολογιστές σας σε μια εφαρμογή διορθώσεων.

Βήμα 1: Κατεβάστε τον Python

Εγκαταστήστε το πρόγραμμα προγραμμάτων κομψότητας, Python.

www.python.org

Βήμα 2: Κατεβάστε το El Dataset De MNIST

Conseguimos el "dataset" y el "training set" de imágenes para poder entrenar y, posteriormente, probar la red y confirmar su correcto funcionamiento

yann.lecun.com/exdb/mnist/

Βήμα 3: Pasos Del Codigo

Luego debemos determinar la estructura de nuestra red de neuronas. Esto es

ζωτικής σημασίας para el correcto funcionamiento de esta y varía mucho dependiendo del uso que se le dará a la red. Esto se hace en función del número de capas y de nodos (o neuronas). Το Elegimos una “función de activación” que servirá para determinar cuales neuronas actúan en cada ciclo de processamiento. Για την καλύτερη δυνατή λειτουργία του «κόστους» του σφάλματος, επιτρέπεται η ελάττωση του κόκκινου χρώματος και η ελαχιστοποίηση των πιθανών εσφαλμένων συγκρίσεων με την πρόβλεψη του αποτελέσματος. Se ejecuta el código creado para entrenar a la red y luego se le hacen las “preguntas” sobre qué dígito ve en cada imágen nueva presentada.

Todo puede ser encontrado en el siguiente repositorio (hecho en ingles)

github.com/pieromarini/PyNeuNet.git