Introducción
En este proyecto, aprenderás a construir un clasificador simple de reconocimiento de caracteres manuscritos utilizando el conjunto de datos DIGITS proporcionado por la biblioteca scikit-learn. El reconocimiento de caracteres manuscritos es un problema clásico en el aprendizaje automático, y este proyecto te guiará a través del proceso de creación de un clasificador que pueda predecir con precisión el dígito representado en una imagen de carácter manuscrito.
🎯 Tareas
En este proyecto, aprenderás:
- Cómo cargar el conjunto de datos DIGITS y dividirlos en conjuntos de entrenamiento y prueba
- Cómo crear y entrenar un clasificador de Máquina de Vectores de Soporte (SVM) en los datos de entrenamiento
- Cómo implementar una función para clasificar una sola imagen de carácter manuscrito
- Cómo probar el clasificador con una imagen de carácter manuscrito de muestra
🏆 Logros
Después de completar este proyecto, podrás:
- Cargar y preprocesar un conjunto de datos para tareas de aprendizaje automático
- Crear y entrenar un clasificador SVM utilizando scikit-learn
- Implementar una función de predicción para clasificar nuevas muestras
- Comprender los conceptos básicos del reconocimiento de caracteres manuscritos utilizando técnicas de aprendizaje automático
