From e3dc59f17c11ae8acab9c974d2d7d354a74d9f8f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?=D0=9C=D0=B0=D0=BA=D1=81=D0=B8=D0=BC=20=D0=93=D0=B5=D1=82?=
 =?UTF-8?q?=D0=BC=D0=B0=D0=BD?= <stud203799@vyatsu.ru>
Date: Fri, 8 May 2026 07:15:16 +0000
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D0=9E=D0=B1=D0=BD=D0=BE=D0=B2=D0=B8=D1=82?=
 =?UTF-8?q?=D1=8C=20README.md?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 README.md | 19 ++++++++++++++++++-
 1 file changed, 18 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index 3a74faf..c2c5712 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1 +1,18 @@
-"# �����⢥��� ���஭�� ��: ���� 蠣�" 
+# Искусственные нейронные сети: первые шаги
+
+## О проекте
+
+Данный проект выполнен в рамках практического задания по изучению базовых принципов построения и обучения искусственных нейронных сетей на Python. В проекте демонстрируется применение методов машинного обучения из библиотеки scikit-learn для задач классификации.
+
+## Цель работы
+
+Продемонстрировать применение методов машинного обучения для классификации данных на примере:
+- **Встроенного датасета**: `load_digits()` (рукописные цифры) с использованием SVM
+- **Внешнего датасета**: Wine (классификация сортов вин) с загрузкой через `pandas.read_csv`
+
+## Используемые алгоритмы
+
+| Алгоритм | Библиотека | Назначение |
+|----------|-----------|------------|
+| **SVC** (SVM) | sklearn.svm | Классификация рукописных цифр |
+| **LogisticRegression** | sklearn.linear_model | Классификация сортов вин |
\ No newline at end of file