Державні структури, бізнес, наукові та навчальні організації використовують велику кількість паперових документів, частина яких є рукописними. Тому існує потреба в оцифруванні таких документів, аналізі і обробці інформації яка в них міститься. Розпізнавання рукописного тексту відноситься до задачі оптичного розпізнавання символів (англ. optical character recognition, OCR). Отриману текстову інформацію використовують для: пошуку по ключових словах, перекладу або озвучення тексту, збереження інформації в компактнішій формі. Мета дослідження полягає у розробці веб-додатку для розпізнавання рукописних цифр. Під час розробки додатку здійснювалося порівняння трьох алгоритмів класифікації: k-найближчих сусідів (kNN), випадкового лісу (англ. random forest) i опорних векторів (англ. support vector machine) та підбір оптимальних параметрів для цих алгоритмів на наборі даних MNIST.
ПСИХОЛОГО-ПЕДАГОГІЧНІ АСПЕКТИ ВПРОВАД...
ВПРОВАДЖЕННЯ STEM-ОСВІТИ У ПОЧАТКОВІЙ...