Conjunto de datos MNIST en Python: importación y trazado básicos

Introducción: El conjunto de datos MNIST en Python: importación y trazado básicos

El conjunto de datos Modificado de los Números del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (MNIST, por sus siglas en inglés) es una colección de imágenes de dígitos escritos a mano ampliamente utilizada en el aprendizaje automático y el procesamiento de imágenes. El conjunto de datos contiene 70 000 imágenes: 60 000 para entrenamiento y 10 000 para pruebas. Cada imagen tiene un tamaño de 28×28 píxeles y representa uno de los diez (0-9) dígitos.

El conjunto de datos MNIST se utiliza a menudo como un conjunto de datos de referencia para algoritmos de reconocimiento de escritura a mano y para evaluar el rendimiento de los modelos de redes neuronales. También es un recurso valioso para enseñar conceptos básicos de aprendizaje automático y para desarrollar modelos básicos de reconocimiento de patrones.

En este artículo, exploraremos los conceptos básicos de la importación y el trazado del conjunto de datos MNIST en Python. Cubriremos los siguientes pasos:

– Importar el conjunto de datos MNIST
– Explorar el conjunto de datos MNIST
– Visualizar imágenes de MNIST

Importación del conjunto de datos MNIST

El conjunto de datos MNIST se puede importar fácilmente a Python utilizando la biblioteca keras. Esta biblioteca proporciona una interfaz conveniente para trabajar con conjuntos de datos de aprendizaje automático.

Para importar el conjunto de datos MNIST, sigue estos pasos:


import keras

Cargar el conjunto de datos MNIST

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

Esta línea de código carga el conjunto de datos MNIST y lo divide en conjuntos de datos de entrenamiento y prueba. Los datos de entrenamiento (x_train e y_train) se utilizan para entrenar un modelo de aprendizaje automático, mientras que los datos de prueba (x_test e y_test) se utilizan para evaluar el rendimiento del modelo.

Exploración del conjunto de datos MNIST

Una vez que el conjunto de datos MNIST se haya importado, podemos explorarlo para comprender su estructura y contenido.

Utiliza la siguiente línea de código para explorar el conjunto de datos de entrenamiento:


print(x_train.shape, y_train.shape)

Esta línea de código imprime la forma de los datos de entrenamiento. La salida debería verse así:


(60000, 28, 28) (60000,)

La primera forma, (60000, 28, 28), representa la forma de las imágenes MNIST. Cada imagen tiene un tamaño de 28×28 píxeles. La segunda forma, (60000,), representa la forma de las etiquetas, que son los dígitos reales representados por cada imagen.

Visualización de imágenes MNIST

Ahora que hemos explorado el conjunto de datos MNIST, podemos visualizar algunas de las imágenes. Esto nos dará una idea visual de cómo se ven los datos.

Utiliza la siguiente línea de código para visualizar una imagen MNIST específica:


import matplotlib.pyplot as plt

Visualizar la imagen número 1000

plt.imshow(x_train[1000])
plt.show()

Esta línea de código carga la imagen MNIST número 1000 y la muestra utilizando la biblioteca matplotlib. La salida debería ser una imagen del dígito ‘7’.

Conclusión

En este artículo, hemos explorado los conceptos básicos de la importación y el trazado del conjunto de datos MNIST en Python. El conjunto de datos MNIST es un recurso valioso para el aprendizaje automático y el procesamiento de imágenes. Es un conjunto de datos de referencia para el reconocimiento de escritura a mano y para evaluar el rendimiento de modelos de redes neuronales.

Al seguir los pasos descritos en este artículo, puedes importar fácilmente el conjunto de datos MNIST en Python, explorarlo y visualizar sus imágenes. Esto te permitirá utilizar el conjunto de datos MNIST para tus propios proyectos de aprendizaje automático y procesamiento de imágenes.

Preguntas frecuentes

1. ¿Cuál es el tamaño de cada imagen MNIST?
– 28×28 píxeles

2. ¿Cuántos dígitos diferentes se incluyen en el conjunto de datos MNIST?
– 10 (0-9)

3. ¿Cómo puedo importar el conjunto de datos MNIST en Python?
– Utiliza la biblioteca keras:

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()

4. ¿Cómo puedo visualizar una imagen MNIST específica?
– Utiliza la biblioteca matplotlib:

plt.imshow(x_train[1000])
plt.show()

5. ¿Qué se puede hacer con el conjunto de datos MNIST?
– Se puede utilizar para entrenar modelos de reconocimiento de escritura a mano, evaluar el rendimiento de modelos de redes neuronales y desarrollar modelos básicos de reconocimiento de patrones.

6. ¿Dónde puedo encontrar más información sobre el conjunto de datos MNIST?
Conjunto de datos MNIST

7. ¿Hay otras bibliotecas besides de keras que se pueden utilizar para importar el conjunto de datos MNIST?
– Sí, se pueden utilizar otras bibliotecas como TensorFlow y PyTorch.

8. ¿Cómo puedo contribuir al conjunto de datos MNIST?
– Puedes contribuir al conjunto de datos MNIST enviando imágenes de dígitos escritos a mano al repositorio de GitHub del conjunto de datos: https://github.com/keras-team/keras-datasets