Fashion MNIST
ಫ್ಯಾಷನ್ ಎಮ್. ಎನ್. ಐ. ಎಸ್. ಟಿ. ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹವು ಫ್ಯಾಷನ್ ಚಿತ್ರಗಳ ಮುಕ್ತವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಸಂಚಯವಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿವಿಧ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫ್ಯಾಷನ್-ಎಂ. ಎನ್. ಐ. ಎಸ್. ಟಿ. ಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಮಾನದಂಡಕ್ಕಾಗಿ ಮೂಲ ಎಂ. ಎನ್. ಐ. ಎಸ್. ಟಿ. ದತ್ತಸಂಚಯಕ್ಕೆ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿತ್ತು, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಒಂದೇ ಚಿತ್ರದ ಗಾತ್ರ, ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ವರೂಪ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ವಿಭಜನೆಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹವು, ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ 7,000 ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ, ಜಲಾಂಡೋ ಲೇಖನ ಚಿತ್ರಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹದಿಂದ 10 ವಿಭಾಗಗಳಿಂದ ಫ್ಯಾಷನ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ 70,000 28x28 ಗ್ರೇಸ್ಕೇಲ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ತರಬೇತಿ ಸೆಟ್ 60,000 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್ 10,000 ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಫ್ಯಾಷನ್ ಎಂಎನ್ಐಎಸ್ಟಿ ದತ್ತಸಂಚಯದಲ್ಲಿನ ಚಿತ್ರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು 2017 ರಲ್ಲಿ ಸರಳ ಎಂಎನ್ಐಎಸ್ಟಿ ಅಂಕೆಗಳ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸವಾಲಿನ ವರ್ಗೀಕರಣ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ರಚಿಸಲಾಯಿತು, ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು 99.7% ಗಿಂತ ಮೇಲಕ್ಕೆ ತಲುಪಿತು. ಗಿಟ್ಹಬ್ ಭಂಡಾರವು 4000ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ನಕ್ಷತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು 400ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಭಂಡಾರಗಳು, 1000 ಕಮಿಟ್ಗಳು ಮತ್ತು 7000 ಕೋಡ್ ತುಣುಕುಗಳಿಗೆ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ. ಹಲವಾರು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಮಾನದಂಡವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡಿವೆ, ಮಾನದಂಡ ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳ ವೆಬ್ಸೈಟ್ನ ಪ್ರಕಾರ 2020 ರಲ್ಲಿ ಉನ್ನತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು 96.91% ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿವೆ. ಬೆಳಕಿನ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಎಲ್ಲಾ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಯಂತ್ರಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು 2018 ರ ವಿಜ್ಞಾನ ಪತ್ರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಮಾನದಂಡವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಗೂಗಲ್, ಕೇಂಬ್ರಿಡ್ಜ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ, ಐಬಿಎಂ ರಿಸರ್ಚ್, ಯೂನಿವರ್ಸಿಟೆ ಡಿ ಮಾಂಟ್ರಿಯಲ್ ಮತ್ತು ಪೀಕಿಂಗ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳು 2021ರ ವೇಳೆಗೆ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಕಟಿತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಎಂ. ಎನ್. ಐ. ಎಸ್. ಟಿ. ದತ್ತಸಂಚಯ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಟೆನ್ಸರ್ಫ್ಲೋ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳಲ್ಲಿ ಫ್ಯಾಶನ್ ಎಂ. ಎನ್. ಐ. ಎಸ್. ಟಿ. ಅನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಅಧಿಕೃತ ಗಿಟ್ಹಬ್ ರೆಪೊಸಿಟರಿ ಟ್ಯುಟೋರಿಯಲ್