Summary  
This chapter covers data preprocessing, constructing and training a neural network, and evaluating its performance in code.  

General domain of usage  
Image classification in computer vision

## À propos de la reconnaissance de chiffres manuscrits

Bienvenue dans un **projet Python** axé sur la **reconnaissance des chiffres manuscrits** à l'aide d'**algorithmes d'apprentissage automatique**. La reconnaissance des chiffres manuscrits est un défi crucial en **vision par ordinateur**, offrant une vaste gamme d'applications pratiques, notamment la **numérisation de documents**, la **reconnaissance de codes postaux** dans les adresses et l'**authentification de chèques bancaires**. Tout au long de ce projet, nous exploiterons le **langage de programmation Python** et des bibliothèques clés telles que **`NumPy`**, **`pandas`** et **`tensorflow`** pour élaborer un modèle performant dans l'identification précise des chiffres manuscrits.

L'effort comprendra diverses phases, à savoir **le prétraitement des données**, **la construction d'un réseau de neurones**, **l'entraînement du modèle** et **l'évaluation de son efficacité**. Nous utiliserons le célèbre **jeu de données MNIST**, renommé pour sa vaste collection d'images de chiffres manuscrits et des étiquettes correspondantes. Notre ambition est de concevoir un modèle qui excelle dans le déchiffrage des chiffres représentés dans ces images avec une précision remarquable.

Dans notre parcours, nous explorerons le domaine des techniques et algorithmes avancés en apprentissage automatique.

Dans ce projet, notre objectif principal est d'explorer l'identification des chiffres manuscrits grâce à l'application d'algorithmes de machine learning. Cette démarche vise à exploiter la puissance du machine learning pour interpréter et comprendre efficacement les chiffres manuscrits, mettant en avant le potentiel de ces algorithmes dans le traitement et l'analyse d'informations visuelles complexes.

Dans ce projet, notre objectif principal sera d'explorer l'identification des chiffres manuscrits grâce à l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique.