숫자 손글씨 이미지를 분류하는 모델을 만드는 것이 목표입니다.
클래스 종류는 총 10개 클래스입니다. 아래 코드를 통해서 해당 데이터셋을 다운로드 받을 수 있습니다.
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
train_images(이미지)와 train_labels(라벨)로 모델을 학습시킨 다음, 해당 모델에 test_images(시험 이미지)을 입력하여 추론된 라벨값을 제출하는 것입니다.
train_image : 60,000개 샘플
train_label : 60,000개 숫자
test_image : 10,000개 이미지
test_label : 10,000개 숫자
