🧠 python-ml
MNIST Classifier
Informacje ogólne
Prosta sieć neuronowa feedforward (architektura: 784→128→64→10) trenowana na klasycznym zbiorze MNIST. Model potrafi rozpoznawać odręcznie pisane cyfry i osiąga dokładność na poziomie około 97% już po 3 epokach treningu, demonstrując skuteczność podstawowych metod uczenia maszynowego.
Stos technologiczny
Python PyTorch Torchvision Matplotlib Docker
Kluczowe cechy
- check_circle Nowoczesna architektura
- check_circle Wysoka wydajność działania
- check_circle Skalowalny kod źródłowy
- check_circle Zoptymalizowane UI/UX