MNIST ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ
MNIST (๋ฏธ๊ตญ ๊ตญ๋ฆฝํ์ค๊ธฐ์ ์ฐ๊ตฌ์) ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ ๋ค์ํ ์ด๋ฏธ์ง ์ฒ๋ฆฌ ์์คํ ๊ณผ ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ์ ํ๋ จํ๋ ๋ฐ ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ์ฌ์ฉ๋๋ ๋๊ท๋ชจ ํ๊ธฐ ์ซ์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค์ ๋๋ค. NIST์ ์๋ณธ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์์ ์ํ์ "์ฌํผํฉ"ํ์ฌ ์์ฑ๋์์ผ๋ฉฐ ์ด๋ฏธ์ง ๋ถ๋ฅ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์ฑ๋ฅ์ ํ๊ฐํ๋ ๋ฒค์น๋งํฌ๊ฐ ๋์์ต๋๋ค.
์ฃผ์ ๊ธฐ๋ฅ
- MNIST์๋ 60,000๊ฐ์ ํ๋ จ ์ด๋ฏธ์ง์ 10,000๊ฐ์ ์๊ธ์จ ์ซ์ ํ ์คํธ ์ด๋ฏธ์ง๊ฐ ํฌํจ๋์ด ์์ต๋๋ค.
- ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ 28x28 ํฝ์ ํฌ๊ธฐ์ ๊ทธ๋ ์ด ์ค์ผ์ผ ์ด๋ฏธ์ง๋ก ๊ตฌ์ฑ๋ฉ๋๋ค.
- The images are normalized to fit into a 28x28 pixel bounding box and anti-aliased, introducing grayscale levels.
- MNIST๋ ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๋ถ์ผ, ํนํ ์ด๋ฏธ์ง ๋ถ๋ฅ ์์ ์ ํ๋ จ ๋ฐ ํ ์คํธ์ ๋๋ฆฌ ์ฌ์ฉ๋ฉ๋๋ค.
๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ ๊ตฌ์กฐ
MNIST ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ ๋ ๊ฐ์ ํ์ ์งํฉ์ผ๋ก ๋๋ฉ๋๋ค:
- ํ๋ จ ์งํฉ: ์ด ํ์ ์งํฉ์๋ ๋จธ์ ๋ฌ๋ ๋ชจ๋ธ ํ์ต์ ์ฌ์ฉ๋๋ 60,000๊ฐ์ ์๊ธ์จ ์ซ์ ์ด๋ฏธ์ง๊ฐ ํฌํจ๋์ด ์์ต๋๋ค.
- ํ ์คํธ ์ธํธ: ์ด ํ์ ์งํฉ์ ํ์ต๋ ๋ชจ๋ธ์ ํ ์คํธํ๊ณ ๋ฒค์น๋งํนํ๋ ๋ฐ ์ฌ์ฉ๋๋ 10,000๊ฐ์ ์ด๋ฏธ์ง๋ก ๊ตฌ์ฑ๋ฉ๋๋ค.
ํ์ฅ MNIST(EMNIST)
ํ์ฅ๋ MNIST(EMNIST)๋ MNIST์ ํ์์ผ๋ก NIST์์ ๊ฐ๋ฐํ์ฌ ๊ณต๊ฐํ ์ต์ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ๋๋ค. MNIST์๋ ์์ผ๋ก ์ด ์ซ์์ ์ด๋ฏธ์ง๋ง ํฌํจ๋์ด ์๋ ๋ฐ๋ฉด, EMNIST์๋ ์ซ์๋ ๋ฌผ๋ก ์์ผ๋ก ์ด ๋๋ฌธ์์ ์๋ฌธ์์ ๋๊ท๋ชจ ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค์ธ NIST ํน์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฒ ์ด์ค 19์ ๋ชจ๋ ์ด๋ฏธ์ง๊ฐ ํฌํจ๋์ด ์์ต๋๋ค. EMNIST์ ์ด๋ฏธ์ง๋ MNIST ์ด๋ฏธ์ง์ ๋์ผํ ํ๋ก์ธ์ค๋ฅผ ํตํด ๋์ผํ 28x28ํฝ์ ํฌ๋งท์ผ๋ก ๋ณํ๋์์ต๋๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ์ด์ ์ ๋ ์์ MNIST ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์์ ์๋ํ๋ ๋๊ตฌ๋ EMNIST์์๋ ์์ ํ์ง ์๊ณ ์๋ํ ๊ฐ๋ฅ์ฑ์ด ๋์ต๋๋ค.
์ ํ๋ฆฌ์ผ์ด์
The MNIST dataset is widely used for training and evaluating deep learning models in image classification tasks, such as Convolutional Neural Networks (CNNs), Support Vector Machines (SVMs), and various other machine learning algorithms. The dataset's simple and well-structured format makes it an essential resource for researchers and practitioners in the field of machine learning and computer vision.
์ฌ์ฉ๋ฒ
To train a CNN model on the MNIST dataset for 100 epochs with an image size of 32x32, you can use the following code snippets. For a comprehensive list of available arguments, refer to the model Training page.
์ด์ฐจ ์์
์ํ ์ด๋ฏธ์ง ๋ฐ ์ฃผ์
The MNIST dataset contains grayscale images of handwritten digits, providing a well-structured dataset for image classification tasks. Here are some examples of images from the dataset:
์ด ์๋ MNIST ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ํฌํจ๋ ํ๊ธฐ ์ซ์์ ๋ค์์ฑ๊ณผ ๋ณต์ก์ฑ์ ๋ณด์ฌ์ฃผ๋ฉฐ, ๊ฐ๋ ฅํ ์ด๋ฏธ์ง ๋ถ๋ฅ ๋ชจ๋ธ์ ํ๋ จํ๊ธฐ ์ํ ๋ค์ํ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ์ค์์ฑ์ ๊ฐ์กฐํฉ๋๋ค.
์ธ์ฉ ๋ฐ ๊ฐ์ฌ
MNIST ๋ฐ์ดํฐ ์งํฉ์ ์ฌ์ฉํ๋ ๊ฒฝ์ฐ
์ฐ๊ตฌ ๋๋ ๊ฐ๋ฐ ์์ ์ ๊ฒฝ์ฐ ๋ค์ ๋ ผ๋ฌธ์ ์ธ์ฉํด ์ฃผ์ธ์:
We would like to acknowledge Yann LeCun, Corinna Cortes, and Christopher J.C. Burges for creating and maintaining the MNIST dataset as a valuable resource for the machine learning and computer vision research community. For more information about the MNIST dataset and its creators, visit the MNIST dataset website.
์์ฃผ ๋ฌป๋ ์ง๋ฌธ
MNIST ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ ๋ฌด์์ด๋ฉฐ ๋จธ์ ๋ฌ๋์์ ์ค์ํ ์ด์ ๋ ๋ฌด์์ธ๊ฐ์?
MNIST ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ ๋๋ ์์ ๋ ๊ตญ๋ฆฝํ์ค๊ธฐ์ ์ฐ๊ตฌ์ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ ์ด๋ฏธ์ง ๋ถ๋ฅ ์์คํ ์ ํ๋ จ ๋ฐ ํ ์คํธ๋ฅผ ์ํด ์ค๊ณ๋ ๋๋ฆฌ ์ฌ์ฉ๋๋ ์๊ธฐ ์ซ์ ๋ชจ์์ ๋๋ค. ์ฌ๊ธฐ์๋ 60,000๊ฐ์ ํ๋ จ ์ด๋ฏธ์ง์ 10,000๊ฐ์ ํ ์คํธ ์ด๋ฏธ์ง๊ฐ ํฌํจ๋์ด ์์ผ๋ฉฐ, ๋ชจ๋ 28x28ํฝ์ ํฌ๊ธฐ์ ํ์์กฐ ์ด๋ฏธ์ง์ ๋๋ค. ์ด ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ์ค์์ฑ์ ์ด๋ฏธ์ง ๋ถ๋ฅ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ํ๊ฐํ๊ธฐ ์ํ ํ์ค ๋ฒค์น๋งํฌ๋ก์ ์ฐ๊ตฌ์์ ์์ง๋์ด๊ฐ ํด๋น ๋ถ์ผ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋น๊ตํ๊ณ ์งํ ์ํฉ์ ์ถ์ ํ๋ ๋ฐ ๋์์ด ๋๋ค๋ ๋ฐ ์์ต๋๋ค.
Ultralytics YOLO ์ ์ฌ์ฉํ์ฌ MNIST ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์์ ๋ชจ๋ธ์ ํ๋ จํ๋ ค๋ฉด ์ด๋ป๊ฒ ํด์ผ ํ๋์?
Ultralytics YOLO ์ ์ฌ์ฉํ์ฌ MNIST ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์์ ๋ชจ๋ธ์ ํ์ต์ํค๋ ค๋ฉด ๋ค์ ๋จ๊ณ๋ฅผ ๋ฐ๋ฅด์ธ์:
์ด์ฐจ ์์
์ฌ์ฉ ๊ฐ๋ฅํ ๊ต์ก ์ธ์์ ๋ํ ์์ธํ ๋ชฉ๋ก์ ๊ต์ก ํ์ด์ง๋ฅผ ์ฐธ์กฐํ์ธ์.
MNIST์ EMNIST ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ ์ฐจ์ด์ ์ ๋ฌด์์ธ๊ฐ์?
MNIST ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ ์์ผ๋ก ์ด ์ซ์๋ง ํฌํจํ์ง๋ง, ํ์ฅ๋ MNIST(EMNIST) ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ๋ ์ซ์์ ๋๋ฌธ์ ๋ฐ ์๋ฌธ์๋ฅผ ๋ชจ๋ ํฌํจํฉ๋๋ค. EMNIST๋ MNIST์ ํ์์ผ๋ก ๊ฐ๋ฐ๋์์ผ๋ฉฐ ์ด๋ฏธ์ง์ ๋์ผํ 28x28ํฝ์ ํ์์ ์ฌ์ฉํ๋ฏ๋ก ์๋ MNIST ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์ฉ์ผ๋ก ์ค๊ณ๋ ๋๊ตฌ ๋ฐ ๋ชจ๋ธ๊ณผ ํธํ๋ฉ๋๋ค. EMNIST์ ๋ ๋์ ๋ฌธ์ ๋ฒ์๋ ๋ ๋ค์ํ ๋จธ์ ๋ฌ๋ ์ ํ๋ฆฌ์ผ์ด์ ์ ์ ์ฉํฉ๋๋ค.
Ultralytics HUB๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ MNIST์ ๊ฐ์ ์ฌ์ฉ์ ์ง์ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์์ ๋ชจ๋ธ์ ํ์ต์ํฌ ์ ์๋์?
์, Ultralytics HUB๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ MNIST์ ๊ฐ์ ์ฌ์ฉ์ ์ง์ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ์์ ๋ชจ๋ธ์ ํ๋ จํ ์ ์์ต๋๋ค. Ultralytics HUB๋ ๊ด๋ฒ์ํ ์ฝ๋ฉ ์ง์์ด ์์ด๋ ๋ฐ์ดํฐ ์ธํธ ์ ๋ก๋, ๋ชจ๋ธ ํ์ต, ํ๋ก์ ํธ ๊ด๋ฆฌ๋ฅผ ์ํ ์ฌ์ฉ์ ์นํ์ ์ธ ์ธํฐํ์ด์ค๋ฅผ ์ ๊ณตํฉ๋๋ค. ์์ํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ํ ์์ธํ ๋ด์ฉ์ Ultralytics HUB ๋น ๋ฅธ ์์ ํ์ด์ง๋ฅผ ์ฐธ์กฐํ์ธ์.