在这个案例中，我们将探讨如何使用机器学习技术来识别手写数字。以下是一些关键点：
- 数据集: 使用MNIST数据集，这是一个包含60,000个训练样本和10,000个测试样本的手写数字数据集。
- 模型: 可以使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型来进行数字识别。
- 应用: 该技术可以应用于自动识别手写数字，如OCR（光学字符识别）系统。
数字识别示例
优势
- 准确性: 通过使用深度学习模型，数字识别的准确性可以得到显著提高。
- 通用性: 该技术可以应用于各种不同的数字识别场景。
案例链接
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