Einführung

Über die Erkennung handgeschriebener Ziffern

Willkommen zu einem Python-Projekt, das sich auf die Erkennung handgeschriebener Ziffern mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen konzentriert. Die Erkennung handgeschriebener Ziffern ist eine zentrale Herausforderung im Bereich der Computervision und bietet zahlreiche praktische Anwendungen, darunter das Digitalisieren von Dokumenten, das Erkennen von Postleitzahlen in Adressen und das Authentifizieren von Schecks. Im Verlauf dieses Projekts werden wir die Python-Programmiersprache und wichtige Bibliotheken wie NumPy, pandas und tensorflow einsetzen, um ein Modell zu entwickeln, das in der Lage ist, handgeschriebene Ziffern präzise zu identifizieren.

Über das Projekt

Das Vorhaben wird verschiedene Phasen umfassen, nämlich Vorverarbeitung der Daten, Aufbau eines neuronalen Netzwerks, Training des Modells und Bewertung seiner Wirksamkeit. Wir werden das renommierte MNIST dataset nutzen, das für seine umfangreiche Sammlung von handgeschriebenen Ziffernbildern und den zugehörigen Labels bekannt ist. Unser Ziel ist es, ein Modell zu entwickeln, das in der Lage ist, die in diesen Bildern dargestellten Ziffern mit bemerkenswerter Präzision zu entschlüsseln.

Auf unserer Reise werden wir in die Welt fortgeschrittener maschineller Lerntechniken und Algorithmen eintauchen.