Машинное обучение для распознавания рукописного текста

Машинное обучение для распознавания рукописного текста

Машинное обучение (МО) - это увлекательная область, которая позволяет компьютерам обучаться на основе данных и делать прогнозы или принимать решения. Одним из популярных применений МО является распознавание рукописного текста. Давайте рассмотрим, как можно использовать машинное обучение для этой цели с помощью языка программирования Swift.

Для начала нам понадобится набор данных, содержащий изображения рукописных цифр, например, из набора данных MNIST. Затем мы можем использовать библиотеку машинного обучения, такую как TensorFlow, для создания и обучения модели распознавания рукописного текста.

Пример кода на языке программирования Swift для создания и обучения модели распознавания рукописного текста с использованием библиотеки TensorFlow:

import TensorFlow

// Загрузка набора данных MNIST
let (trainingData, testData) = loadMNISTData()

// Создание модели нейронной сети
var model = Sequential {
  Dense(inputSize: 784, outputSize: 128, activation: relu)
  Dense(inputSize: 128, outputSize: 10)
}

// Компиляция и обучение модели
model.compile(optimizer: SGD(), loss: softmaxCrossEntropy)
model.fit(trainingData, epochs: 10, batchSize: 32)

// Оценка модели на тестовых данных
let accuracy = model.evaluate(testData)
print("Точность модели: \(accuracy)")

Этот пример кода демонстрирует основные шаги по созданию и обучению модели распознавания рукописного текста с использованием языка программирования Swift и библиотеки TensorFlow. После обучения модели ее можно использовать для распознавания рукописных цифр на новых изображениях.

Машинное обучение для распознавания рукописного текста открывает увлекательные возможности в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта. С помощью примеров кода на языке программирования Swift вы можете начать свое погружение в эту захватывающую область технологий.

Создана 14.11.2023