Introduction
Dans ce projet, vous allez apprendre à construire un classifieur de reconnaissance de caractères manuscrits simple à l'aide de l'ensemble de données DIGITS fourni par la bibliothèque scikit-learn. La reconnaissance de caractères manuscrits est un problème classique en apprentissage automatique, et ce projet vous guidera tout au long du processus de création d'un classifieur capable de prédire avec précision le chiffre représenté dans une image de caractère manuscrit.
🎯 Tâches
Dans ce projet, vous allez apprendre :
- Comment charger l'ensemble de données DIGITS et le diviser en ensembles d'entraînement et de test
- Comment créer et entraîner un classifieur Machine à Vecteurs de Support (SVM) sur les données d'entraînement
- Comment implémenter une fonction pour classifier une seule image de caractère manuscrit
- Comment tester le classifieur avec une image d'un caractère manuscrit d'échantillonnage
🏆 Réalisations
Après avoir terminé ce projet, vous serez capable de :
- Charger et prétraiter un ensemble de données pour des tâches d'apprentissage automatique
- Créer et entraîner un classifieur SVM à l'aide de scikit-learn
- Implémenter une fonction de prédiction pour classifier de nouveaux échantillons
- Comprendre les bases de la reconnaissance de caractères manuscrits à l'aide de techniques d'apprentissage automatique
