정의:

MNIST데이터셋은 손글씨 숫자 이미지로 구성된 데이터셋으로, 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘의 성능을 평가하는 데 널리 사용됩니다.

설명:

MNIST데이터셋은 1998년 Yann LeCun과 그의 동료들에 의해 개발된 손글씨 숫자 이미지 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 0부터 9까지의 숫자를 나타내는 70,000개의 흑백 이미지로 구성되어 있으며, 각각의 이미지는 28x28 픽셀로 이루어져 있습니다. MNIST는 머신러닝 및 딥러닝 연구의 기초적인 벤치마크로 자리잡았으며, 특히 이미지 분류 알고리즘의 성능을 비교하는 데 사용됩니다. 이 데이터셋은 학습용 60,000개와 테스트용 10,000개의 이미지로 나뉘어 있으며, 각 이미지에는 해당 숫자 레이블이 포함되어 있습니다. MNIST는 간단한 구조와 적당한 크기 덕분에 초보자부터 전문가까지 다양한 연구자들이 활용할 수 있는 데이터셋으로, 특히 신경망의 구조나 하이퍼파라미터 튜닝의 효과를 실험하는 데 유용합니다. 이 데이터셋은 컴퓨터 비전 분야의 발전에 큰 기여를 했으며, 이후 다양한 변형 데이터셋과 더 복잡한 데이터셋의 개발로 이어졌습니다.

용례:

MNIST데이터셋은 딥러닝 모델의 초기 실험 및 검증에 자주 사용됩니다.

추진/개발 주체:

Yann LeCun과 그의 연구팀

추진 시기:

1998년

적용 분야:

머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전

핵심 내용 및 구성:

0-9까지의 숫자를 나타내는 70,000개의 28x28 픽셀 흑백 이미지로 구성

성과 및 영향:

이미지 분류 알고리즘의 성능 평가를 위한 표준 벤치마크로 자리잡음

관련 사례:

패션 MNIST, EMNIST 등 다양한 변형 데이터셋

이칭(alias):

없음

참고 정보:

Yann LeCun의 연구 논문 및 관련 머신러닝 교재