# 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 |