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MNIST 데이터셋

MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology) 데이터셋은 손글씨 숫자 인식 모델 학습을 위한 대표적인 벤치마크 자료로, 머신러닝 및 딥러닝 분야에서 가장 널리 사용되는 공개 데이터이다.

(1) MNIST 개요

MNIST는 1994년 Yann LeCun 교수를 비롯한 연구진이 개발한 데이터 세트로, 손글씨 숫자 이미지를 분류하는 알고리즘 개발을 위해 만들어졌다. 오늘날까지도 다양한 신경망 구조(CNN, MLP 등)의 성능 비교 및 검증에 사용되고 있다.

(2) 데이터 구조

• 총 70,000개의 흑백 이미지로 구성됨
• 60,000개는 학습용, 10,000개는 테스트용
• 각 이미지는 28×28 픽셀 크기의 손글씨 숫자
• 라벨(Label)은 0부터 9까지의 정수

(3) 활용 및 응용

• 머신러닝/딥러닝 입문용 데이터로 널리 활용됨
• CNN, MLP 등 다양한 신경망 모델의 성능 비교에 활용
• 손글씨 인식 및 광학 문자 인식(OCR) 연구에 사용