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隨著科技的發(fā)展，計(jì)算機(jī)技術(shù)越來越成為我們生活中不可或缺的一部分。而機(jī)器學(xué)習(xí)作為的一種重要組成部分，則是近年來備受矚目的領(lǐng)域之一。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，mnist數(shù)據(jù)庫是一個(gè)非常重要的數(shù)據(jù)集。本文將從什么是mnist數(shù)據(jù)庫開始，逐步深入介紹mnist數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用和研究，以及如何利用mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。
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什么是mnist數(shù)據(jù)庫
MNIST是一個(gè)手寫數(shù)字的圖像數(shù)據(jù)集，共有7萬張28×28像素的黑白數(shù)字圖片。該數(shù)據(jù)集包含60,000張訓(xùn)練圖像和10,000張測試圖像，每張圖片都標(biāo)記有其所代表數(shù)字的真實(shí)值。它是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最經(jīng)典、最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)集之一，被廣泛應(yīng)用于數(shù)字識別方面的研究和應(yīng)用。
應(yīng)用領(lǐng)域
使用mnist數(shù)據(jù)集可以進(jìn)行很多應(yīng)用，如：
1.數(shù)字識別：mnist數(shù)據(jù)庫最常見的應(yīng)用是手寫數(shù)字識別。該應(yīng)用對自然場景中的數(shù)字、實(shí)體（如車牌）等都具有廣泛的適用性。
2.人臉識別：將mnist數(shù)據(jù)集中的圖片進(jìn)行分類訓(xùn)練，可以實(shí)現(xiàn)人臉識別的功能。這與數(shù)字識別類似，但歸納到人臉識別中，同樣具有廣泛的適用性。
3.語音識別：mnist數(shù)據(jù)集中的圖片存儲了音頻的頻譜特征，可以通過適當(dāng)?shù)奶幚韺D像信息作為語音信號的表示進(jìn)行處理。
4.智能交通：將mnist數(shù)據(jù)集中的圖像與計(jì)算機(jī)視覺相關(guān)技術(shù)相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)的交通標(biāo)志、車牌等的識別。
以上僅是mnist數(shù)據(jù)集應(yīng)用的一部分，而其中的手寫數(shù)字識別應(yīng)用則是占比更大的一個(gè)。
機(jī)器學(xué)習(xí)中mnist的應(yīng)用
mnist通過提供一組標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)集，使得機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以使用該數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練并加以測試。而機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，常用的有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法和半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。
1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí)：在mnist上進(jìn)行有監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法中，通常使用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)。首先將訓(xùn)練數(shù)據(jù)饋入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，不斷對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行調(diào)整，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集分為多個(gè)部分，并使用分散子集的算法來提升識別率。
2. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)：mnist在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的主要應(yīng)用為聚類。常用的聚類算法有K-Means和DBSCAN。假設(shè)要將mnist數(shù)據(jù)集劃分為10個(gè)類別，可以使用K-Means將其分為10個(gè)簇，然后以此將類別賦值給每個(gè)訓(xùn)練樣本。
3. 半監(jiān)督學(xué)習(xí)：mnist在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的主要應(yīng)用為協(xié)同過濾。有些機(jī)器學(xué)習(xí)算法依賴于大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而在mnist上通常需要手動標(biāo)記圖像的數(shù)字，這也就導(dǎo)致了無法獲得足夠多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。因此在這種場景下，半監(jiān)督學(xué)習(xí)可以將少量手動標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)相結(jié)合，從而增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量，提高準(zhǔn)確率。
從mnist的定義、應(yīng)用領(lǐng)域和機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用來看，mnist在數(shù)字識別方面的表現(xiàn)相當(dāng)出色，在其他領(lǐng)域也有很高的應(yīng)用價(jià)值，是許多計(jì)算機(jī)科學(xué)和行業(yè)的重要資源。學(xué)習(xí)和了解mnist數(shù)據(jù)集的原理和應(yīng)用，將會有助于我們更好地學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，并提升相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)踐能力和應(yīng)用效果。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 怎樣學(xué)習(xí)人工智能
怎樣學(xué)習(xí)人工智能
一、機(jī)器學(xué)習(xí)
有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的更佳介紹，請觀看Coursera的Andrew Ng機(jī)器學(xué)習(xí)課程。 它解釋了基本概念，并讓你很好地理解衫搏余最重要的算法。
有關(guān)ML算法的簡要概述，查看這個(gè)TutsPlus課程“Machine Learning Distilled”。
“Programming Collective Intelligence”這本書是一個(gè)很好的資源，可以學(xué)習(xí)ML 算法在Python中的實(shí)際實(shí)現(xiàn)。 它需要你通過許多實(shí)踐項(xiàng)目，涵蓋所有必要的基礎(chǔ)。
這些不錯(cuò)的資源你可能也感興趣:
Perer Norvig 的Udacity Course on ML（ML Udacity 課程）
Tom Mitchell 在卡梅隆大學(xué)教授的 Another course on ML（另一門ML課程）
YouTube上的機(jī)器學(xué)習(xí)教程 mathematicalmonk
二、深度學(xué)習(xí)
關(guān)于深度學(xué)習(xí)的更佳介紹，我遇到更好的是 Deep Learning With Python。它不會深入到困難的數(shù)學(xué)，也沒有一個(gè)超長列表的先決條件，而是描述了一個(gè)簡單的方法開始DL，解釋如何快速開始構(gòu)建并學(xué)習(xí)實(shí)踐上的一切。它解釋了更工具（Keras，TensorFlow），并帶你通過幾個(gè)實(shí)際項(xiàng)目，解釋如銀嘩何在所有更好的DL應(yīng)用程序中實(shí)現(xiàn)更結(jié)果。
在Google上也有一個(gè)great introductory DL course，還有Sephen Welch的great explanation of neural networks。
之后，為了更深入地了解，這里還有一些有趣的資源：
Geoffrey Hinton 的coursera 課程“Neural Networks for Machine Learning”。這門課程會帶你了解 ANN 的經(jīng)典問題——MNIST 字符識別的過程，并將深入解釋一切。
MIT Deep Learning（深度學(xué)習(xí)）一書。
UFLDL tutorial by Stanford （斯坦福的 UFLDL 教程）
deeplearning.net教程
Michael Nielsen 的 Neural Networks and Deep Learning（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)）一書
Simon O. Haykin 的Neural Networks and Learning Machines （神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)）一書
三、人工智能
“Artificial Intelligence: A Modern Approach (AIMA)” （人工智能：現(xiàn)代方法） 是關(guān)于“守舊派” AI更好的一本書籍。這本書總體概述了人工智能領(lǐng)域，并解釋了你需要了解的所有基本概念。
來自加州大學(xué)伯克利分校的 Artificial Intelligence course（人工智能課程）是一系列優(yōu)秀的視頻講座，通過一種非常有趣的實(shí)踐項(xiàng)目（訓(xùn)練AI玩Pacman游戲 ）來解釋基本知識。我推薦在視頻的同時(shí)可以一起閱讀AIMA，因?yàn)樗腔谶@本書，并從不同的角度解釋了很多類似的概念，使他們更容易理解。它的講解相對較深，對初學(xué)者來說是非常不錯(cuò)的資源。
大腦如何工作
如果你對人工智能感興趣，你可能很想知道人的大腦是怎么工作的，下面的幾本書會通過直觀有趣的方式來解釋更好的現(xiàn)代理論。
Jeff Hawkins 的 On Intelligence（有聲讀物）
G?del, Escher, Bach
我建議通過這兩本書入門，它們能很好地向你解釋大腦工作的一般理論。
其他資源：
Ray Kurzweil的 How to Create a Mind （如何創(chuàng)建一個(gè)頭腦Ray Kurzweil） (有聲讀物).
Principles of Neural Science （神經(jīng)科學(xué)原理）是我能找到的更好的書，深入NS。 它談?wù)摰氖呛诵目茖W(xué)，神經(jīng)解剖等。 非常有趣，但也很長 – 我還在讀它。
四、數(shù)學(xué)
以下是你開始學(xué)習(xí)AI需要了解的非?；镜臄?shù)學(xué)概念：
微積分或滾學(xué)
Khan Academy Calculus videos（可汗學(xué)院微積分視頻）
MIT lectures on Multivariable Calculus（MIT關(guān)于多變量微積分的講座）
線性代數(shù)
Khan Academy Linear Algebra videos（可汗學(xué)院線性代數(shù)視頻）
MIT linear algebra videos by Gilbert Strang（Gilbert Strang的MIT線性代數(shù)視頻）
Coding the Matrix?（編碼矩陣） – 布朗大學(xué)線程代數(shù)CS課程
概率和統(tǒng)計(jì)
可汗學(xué)院 Probability（概率）與 Statistics（統(tǒng)計(jì)）視頻
edx probability course （edx概率課程）
五、計(jì)算機(jī)科學(xué)
要掌握AI，你要熟悉計(jì)算機(jī)科學(xué)和編程。
如果你剛剛開始，我建議閱讀 Dive Into Python 3 （深入Python 3）這本書，你在Python編程中所需要的大部分知識都會提到。
要更深入地了解計(jì)算機(jī)編程的本質(zhì) – 看這個(gè)經(jīng)典的 MIT course （MIT課程）。這是一門關(guān)于lisp和計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)的課程，基于 CS -結(jié)構(gòu)和計(jì)算機(jī)程序的解釋中最有影響力的書之一。
六、其他資源
Metacademy? – 是你知識的“包管理器”。 你可以使用這個(gè)偉大的工具來了解你需要學(xué)習(xí)不同的ML主題的所有先決條件。
kaggle? – 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺
大一生就在開始關(guān)注人工智能了還是非常的不錯(cuò)。怎樣學(xué)習(xí)人工智能這個(gè)問題，我其實(shí)覺得更好還是到散渣企業(yè)內(nèi)部 教室里面都是紙上談兵。像百度和東軟，深蘭科技和交大都有合作人工智能課程，好像叫交大人工智能中心，你可以自己搜一下，好像就是此卜直接深沖扒悄蘭科技里面上課的這種企業(yè)里面授課的我感覺更好點(diǎn)。希望對你有所幫助！
建議報(bào)一個(gè)培訓(xùn)班，中國人工智能已經(jīng)以雷霆萬鈞之勢沖進(jìn)了我們的生活。除了智能機(jī)器人，還有智能家居、無人駕駛汽車、“刷臉”支付……人工智能的爆發(fā)式發(fā)展離不開國家政策的大力支持。
2023年7月，國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，相關(guān)部門開始抓緊推進(jìn)規(guī)劃的實(shí)施工作； 2023年10月，十九大將人工智能正式寫進(jìn)報(bào)告，在政策層面為國內(nèi)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了一項(xiàng)長期保障； 2023年11月，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》啟動會上，首批4家國家創(chuàng)此臘新平臺確立；2023年12月，工信部印發(fā)《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)灶模業(yè)發(fā)展三年行動計(jì)劃(年)》，相當(dāng)于“行動書”出臺隱扒緩。
mnist數(shù)據(jù)庫的使用的介紹就聊到這里吧，感謝你花時(shí)間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于mnist數(shù)據(jù)庫的使用,學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)：探索mnist數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用,怎樣學(xué)習(xí)人工智能的信息別忘了在本站進(jìn)行查找喔。
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