EL Estudio comparativo de algoritmos para el reconocimiento de dígitos manuscritos. Caso: MNIST

Autores/as

  • Yasiel Conde Bernal UAEMéx
  • Saul Lazcano Salas
  • Maricela Quintana López
  • Saturnino Job Morales Escobar
  • Asdrúbal López Chau

Palabras clave:

MNIST, redes neuronales, reconocimiento de patrones, métricas de clasificación, algoritmos de clasificación

Resumen

El presente trabajo presenta una comparación de algoritmos de clasificación para reconocimiento de los caracteres manuscritos correspondientes a los dígitos del cero al nueve, utilizando como fuente de información la base de datos MNIST. Se utilizarán técnicas de búsqueda exhaustiva de hiperparámetros de los algoritmos de machine learning KNN, regresión logística, Nayve Bayes, máquina de soporte de vectores, árbol de decisión y bosque aleatorio. El resultado de los algoritmos anteriores será comparado con una red neuronal multicapa y otra convolucional también diseñadas en el trabajo, se emplearán las métricas de clasificación exactitud, precisión, exhaustividad y F1-score con tal fin.

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Publicado

2024-02-11

Cómo citar

Conde Bernal, Y., Lazcano Salas, S., Quintana López, M., Morales Escobar, S. J., & López Chau, A. (2024). EL Estudio comparativo de algoritmos para el reconocimiento de dígitos manuscritos. Caso: MNIST . ReCIBE, Revista electrónica De Computación, Informática, Biomédica Y Electrónica, 12(2), C6–20. Recuperado a partir de http://recibe.cucei.udg.mx/index.php/ReCIBE/article/view/306

Número

Sección

Computación e Informática