From keras datasets import mnist

Ushbu qo'llanma MNIST ma'lumotlar to'plamini Python-ga yuklash bosqichini o'z ichiga oladi. MNIST ma'lumotlar to'plami qo'lda yozilgan raqamlarning katta ma'lumotlar bazasidir. U odatda turli xil tasvirlarni qayta ishlash tizimlarini o'rgatish uchun ishlatiladi.
MNIST - Milliy standartlar va texnologiya o'zgartirilgan ma'lumotlar bazasi institutining qisqartmasi.

Ushbu ma'lumotlar to'plami modellarni qo'lda yozilgan raqamlarni taniy olishni o'rgatish uchun ishlatiladi. Ushbu ilova harflardagi qo'lda yozilgan pin kodlarini skanerlash uchun ishlatiladi.

MNIST 0 dan 9 gacha bo'lgan 28 x 28 qo'lda yozilgan raqamlardan iborat 70 000 ta rasm to'plamini o'z ichiga oladi.
Nima uchun MNIST ma'lumotlar to'plami juda mashhur?
MNIST turli sabablarga ko'ra mashhur, xususan:
MNSIT ma'lumotlar to'plami jamoat mulkida.
Foydalanishdan oldin ma'lumotlar deyarli qayta ishlashni talab qilmaydi.
Bu katta ma'lumotlar to'plami.
Bundan tashqari, ushbu ma'lumotlar to'plami odatda tasvirni qayta ishlash va mashinani o'rganish kurslarida qo'llaniladi.
Python-da ma'lumotlar to'plamini yuklash
Keling, ma'lumotlar to'plamini Python daftarimizga yuklashdan boshlaylik. Ma'lumotlarni yuklashning eng oson yo'li - Keras orqali.


from keras.datasets import mnist

MNIST ma'lumotlar to'plami o'quv ma'lumotlari va sinov ma'lumotlaridan iborat. Har bir tasvir 28X28 formatida saqlanadi va mos keladigan chiqish rasmdagi raqamdir.

Biz buni o'quv va sinov ma'lumotlarining shakliga qarab tekshirishimiz mumkin.

Ma'lumotlarni o'zgaruvchilarga yuklash uchun foydalaning:

(train_X, train_y), (test_X, test_y) = mnist.load_data()

O'quv va sinov vektorlarining shaklini chop etish uchun quyidagilardan foydalaning:

print('X_train: ' + str(train_X.shape))
print('Y_train: ' + str(train_y.shape))
print('X_test: ' + str(test_X.shape))