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Pruebas de concepto
En esta sección publicaré los resultados obtenidos con distintos algoritmos de Machine Learning sobre el dataset MNIST, el cual está formado por imágenes de números manuscritos. En total son 60,000 imágenes para entrenamiento y 10,000 imágenes de prueba. Sin embargo, debido a que el archivo CSV con las 60,000 imágenes de entrenamiento supera 100 MB, en mis pruebas estaré utilizando 50,000 imágenes para no tener problemas a la hora de subir los resultados a nuestro repositorio de Github.
Los resultados aquí presentados se obtuvieron bajo las siguientes condiciones:
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- Datos de entrenamiento: 50,000
- Datos de prueba: 10,000
- Lenguaje de programación: Python 3.10
- Sistema operativo: Windows 11
- Memoria RAM: 64 GB
- Procesador: 12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700H 2.70 GHz. 14 núcleos físicos y 20 núcleos lógicos.
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 3060
Todos y cada uno de los resultados aquí presentados han sido discutidos en publicaciones en este blog. Los scripts estarán disponibles en nuestro repositorio de Github. Los enlaces directo a cada script estarán disponibles en la última columna de la tabla que presentaremos a continuación.
