手書き数字データセットの分析

データセットの取得と読み込み: 手書き数字データセットをダウンロードし、適切な形式で読み込みます。代表的な手書き数字データセットとしては、MNISTやFashion-MNISTがあります。

データの視覚化: データセット内の手書き数字を可視化して確認します。matplotlibやseabornなどのライブラリを使用して、数字の画像やラベルの分布を表示します。

データの前処理: 機械学習アルゴリズムに適した形式にデータを前処理します。例えば、画像データを正規化してスケーリングし、ラベルを数値にエンコードするなどの処理があります。

特徴抽出: データセットから有用な特徴を抽出する方法を検討します。例えば、画像データの場合は、エッジ検出やヒストグラムの特徴量抽出などが有効です。

機械学習モデルの選択とトレーニング: 手書き数字を分類するための機械学習モデルを選択し、データセットを使用してトレーニングします。代表的なモデルとしては、サポートベクターマシン(SVM)やニューラルネットワークなどがあります。

モデルの評価とパフォーマンス解析: トレーニングしたモデルの性能を評価し、分類精度や混同行列などの指標を使用してパフォーマンスを解析します。

新しいデータの予測: トレーニング済みモデルを使用して、新しい手書き数字の予測を行います。予測結果を評価し、モデルの信頼性を確認します。