« MNIST » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
Aucun résumé des modifications |
||
| (13 versions intermédiaires par 3 utilisateurs non affichées) | |||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
==Définition== | ==Définition== | ||
La base de données MNIST (''Modified National Institute of Standards and Technology'') désigne le jeu de données d'images de chiffres manuscrits le plus utilisé en reconnaissance d'images. Il comporte 60 000 exemples pour les données d'entraînement et 10 000 exemples pour les données de test. Chaque image mesure 28 × 28 pixels. Les meilleurs algorithmes de reconnaissance obtiennent une précision de 99,5 % ou plus sur l'ensemble de données de test. | |||
La base de données MNIST (''Modified National Institute of Standards and Technology'') désigne le jeu de données d'images de chiffres manuscrits le plus utilisé en reconnaissance d'images. Il comporte 60 000 exemples pour les données d'entraînement et 10 000 exemples pour les données de test. Chaque image mesure 28 × 28 pixels. Les meilleurs algorithmes de reconnaissance obtiennent une précision de 99,5% ou plus sur l'ensemble de données de test. | |||
==Français== | ==Français== | ||
'''MNIST''' <small>acronyme</small> | |||
==Anglais== | ==Anglais== | ||
'''MNIST''' | '''MNIST''' | ||
==Sources== | |||
[https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST_database Source : Wikipedia, ''MNIST database''.] | |||
[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source : Claude Coulombe]] ([[Discussion utilisateur:Claude COULOMBE |discussion]]) | |||
[ | [[Catégorie:Apprentissage automatique]] | ||
[[Catégorie:Apprentissage profond]] | |||
[[Catégorie:ENGLISH]] | |||
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | |||
Dernière version du 29 février 2024 à 23:12
Définition
La base de données MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) désigne le jeu de données d'images de chiffres manuscrits le plus utilisé en reconnaissance d'images. Il comporte 60 000 exemples pour les données d'entraînement et 10 000 exemples pour les données de test. Chaque image mesure 28 × 28 pixels. Les meilleurs algorithmes de reconnaissance obtiennent une précision de 99,5 % ou plus sur l'ensemble de données de test.
Français
MNIST acronyme
Anglais
MNIST
Sources
Contributeurs: Evan Brach, Claire Gorjux, Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
