Problema: addestrare un modello di rete neurale per identificare i numeri scritti a mano.

Contesto: In passato, i computer hanno faticato a interpretare il testo scritto a mano su documenti cartacei. La conversione dei caratteri scritti a mano in caratteri digitali è una sfida. Nonostante l'aumento della documentazione digitale, in tutto il mondo ci sono ancora molti documenti cartacei che devono essere decifrati dai computer.

Tipo di modello: Reti neurali convoluzionali

Cosa abbiamo fatto: Abbiamo addestrato un modello di rete neurale convoluzionale (CNN) sul dataset MNIST, composto da 70.000 immagini di cifre scritte a mano. Ogni immagine è di 28 pixel X 28 pixel e contiene una cifra scritta a mano (numero).(Maggiori informazioni su come abbiamo costruito questa demo).

Nella demo qui sotto, scrivere a mano un singolo numero (cifra) con il mouse e fare clic su "Leggi". Il modello interpreterà ciò che avete scritto.