この記事では、Pythonを使用して手書き数字認識を行う方法について説明します。具体的には、数字画像を入力として受け取り、その画像が表す数字を予測するためにニューラルネットワークをトレーニングします。

手書き数字認識の概要

手書き数字認識は、パターン認識の一種です。この問題では、入力は手書き数字の画像であり、出力はその画像が表す数字です。一般的な手順は以下の通りです。

  1. 入力画像を前処理する。
  2. 前処理された画像をニューラルネットワークに入力する。
  3. ニューラルネットワークが数字を予測する。
  4. 予測された数字を出力する。

手書き数字認識の実装

手書き数字認識を実装するために、以下のステップを実行する必要があります。

  1. データセットをダウンロードする。
  2. データセットを前処理する。
  3. ニューラルネットワークを定義する。
  4. ニューラルネットワークをトレーニングする。
  5. テストデータでニューラルネットワークを評価する。

この記事では、KerasというPythonライブラリを使用して手書き数字認識を実装します。Kerasは、ニューラルネットワークを簡単に構築できる高水準のライブラリです。

データセット

手書き数字認識に使用するデータセットとして、MNISTと呼ばれる有名なデータセットがあります。MNISTは、0から9までの数字のグレースケール画像を含む70,000枚の画像から構成されています。各画像は28x28ピクセルで、各ピクセルは0から255までの値をとります。

前処理

MNISTデータセットを前処理するには、以下の手順を実行する必要があります。

  1. 画像とラベルを読み込む。
  2. 画像のピクセル値を0から1の範囲にスケーリングする。
  3. ラベルをOne-Hotエンコーディングする。

ニューラルネットワークの定義

手書き数字認識に使用するニューラル ネットワークは、入力層、中間層、出力層から構成されます。入力層は、28x28ピクセルの画像を受け取ります。中間層は、ニューロン数が128の密集層です。出力層は、数字0から9の10個のクラスのいずれかを予測します。

ニューラルネットワークのトレーニング

ニューラルネットワークをトレーニングするには、以下の手順を実行する必要があります。

  1. トレーニングデータを使用してニューラルネットワークをトレーニングする。
  2. 検証データを使用してニューラルネットワークのハイパーパラメータを調整する。

テスト

ニューラルネットワークをテストするには、テストデータを使用して予測を行います。予測された数字と正解の数字を比較して、正解率を計算できます。

まとめ

この記事では、Pythonを使用して手書き数字認識を実装する方法について説明しました。手書き数字認識は、入力画像から数字を予測する問題であり、ニューラルネットワークを使用して解決できます。MNISTデータセットを使用して、Kerasを介して手書き数字認識を実装する手順を示しました。