Reconnaissance de chiffres avec Python : 3 étapes

2025 Auteur: John Day | [email protected]. Dernière modifié: 2025-01-13 06:57

Un thème plus populaire actuellement est le nom « Computer Vision » qui consiste en une latarea de créer un logiciel capable de reconnaître les patrons dentro de imágenes. Es posible imaginarse que esta habilidad es muy útil para una computadora y permite expandir los horizontes de la computación al ser aplicado correctamente.

Étape 1: Descargar Python

Instalar el lenguaje de programación elegido, Python.

www.python.org

Étape 2: Descargar 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/

Étape 3: Pasos del Codigo

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

vital 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). Eligimos una "función de activación" que servirá para determinar cuales neuronas actúan en cada ciclo de procesamiento. Par último, elegimos nuestra función de “costo” o error, que permite a la red aprender y minimizar sus errores al comparar su predicción con el resultado esperado. 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 anglais)

github.com/pieromarini/PyNeuNet.git