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# System prepended metadata

title: 訓練課程HW3 - MNIST of Machine Learning
tags: [Training Course, Spec]

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# 訓練課程HW3 - MNIST of Machine Learning
###### tags: `Training Course` `Spec`

## 事情準備
* 了解神經網路。
* 將使用tensorflow 或 keras 所需的環境建置完成。
* MNIST數據集下載

## MNIST 資料集下載
*    其實只需要在python內把以下兩行程式碼貼上，即可下載資料集完成。
![](https://i.imgur.com/VwcsGnD.png)
*    MNIST 資料集分成三個部分
1. 55,000 筆的 training data (mnist.train)
2. 10,000 筆的 test data (mnist.test)
3. 5,000 筆的 validation data (mnist.validation)

## 題目說明
神經網路是 "以人腦和神經系統為模型"的計算機系統。而擁有這樣一個系統就是讓計算機模擬人類學習過程的大腦。
更直覺的說，一個固定的數學函數並不足以複製人類的這過程。因此才有「神經網路」的誕生。

我們要求您利用神經網路訓練出一個模型，能夠成功模擬人腦，能夠看到一張圖片，並將圖片上數字讀出。

* 資料集分為訓練(train.csv)與測試(test.csv)兩個。
* MNIST是在機器學習領域中的一个經典問題。該問題解决的是把28x28像素的灰度手寫數字圖片識別為相應的數字，其中數字的範圍從0到9.

## 需求限制
1. 程式語言請使用python。
2. 機器學習方法不限。

## 目標結果
輸入captcha圖檔，正確輸出圖檔上數字。
ex:
input: ![](https://i.imgur.com/Hx6c1R0.png)


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