Распознавание рукописных цифр

🧠 Что делает модель

Модель выполняет задачу распознавания рукописных цифр. Пользователь загружает изображение с написанной от руки цифрой, после чего система анализирует форму символа и определяет, к какой цифре от 0 до 9 он относится.

На выходе модель возвращает:

• наиболее вероятную цифру

• вероятности для нескольких наиболее подходящих вариантов

Это позволяет не только получить итоговый результат, но и увидеть уверенность модели в каждом из предсказаний.

⚙️ Как это работает

Модель обучена на классическом датасете MNIST, который содержит десятки тысяч изображений рукописных цифр.

Процесс инференса включает несколько этапов:

1️⃣ загрузка изображения
2️⃣ преобразование изображения в формат 28×28 пикселей
3️⃣ нормализация и преобразование в тензор
4️⃣ обработка нейронной сетью
5️⃣ вычисление вероятностей для каждой цифры

После этого возвращается список вероятностей и итоговая классификация.

🚀 Возможные применения

• образовательные проекты по машинному обучению

• демонстрация работы нейронных сетей

• базовые системы OCR

• распознавание цифр в формах и анкетах

• обработка рукописных данных

🧩 Особенности модели

• поддерживает изображения разных форматов

• автоматически приводит изображение к нужному размеру

• работает быстро даже на CPU

• возвращает несколько вероятных вариантов ответа