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