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Reconnaissance de chiffres avec Python : 3 étapes
Reconnaissance de chiffres avec Python : 3 étapes

Vidéo: Reconnaissance de chiffres avec Python : 3 étapes

Vidéo: Reconnaissance de chiffres avec Python : 3 étapes
Vidéo: Reconnaissance de Chiffres | Intelligence Artificielle avec Tensorflow 2024, Novembre
Anonim
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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

Descargar El Dataset De MNIST
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

Pasos del Codigo
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

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