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Die große Herausforderung
Im letzten Kapitel haben wir ein System für maschinelles Sehen entwickelt – allerdings nur ein ziemlich elementares, nämlich einen binären Klassifizierer, der die Daten in zwei Klassen einteilt: »Fünf« und »keine Fünf«. Dieses Programm wollen wir nun weiterentwickeln, sodass es jegliche Ziffern aus der MNIST-Datenmenge erkennt.
Anders als bei der binären Klassifizierung müssen wir bei dieser Aufgabe mehr als zwei Klassen berücksichtigen, weshalb wir hier von einer Multiklassen- oder Mehrklassen-Klassifizierung sprechen. Keine Sorge, es gibt ein ganz einfaches Rezept dafür: Wir erstellen für jede Klasse einen binären Klassifizierer und kombinieren anschließend all diese Zweiklassen-Klassifizierer zu einem einzigen Mehrklassen-Klassifizierer. ...
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