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このチュートリアルドキュメントでは0〜9までの手書き数字を認識するPythonアプリケーションの作成を行います。このドキュメントではMNIST（Modified National Institute of Standards and Technology database）より提供される「0」〜「9」の手書き数字データを使用し、手書き数字を認識し分類するアプリケーションを作成します。 前提条件 このアプリケーション作成には下記を満たす開発環境が求められます。 実行環境：Jupyter Lab プログラム言語：Python 3.x.x (下記開発モジュールに対応するバージョン) 開発モジュール： openCV, matplotlib, tensorflow, numpy その他：検証用の手書き数字画像10枚（GIMPなどの画像編集ソフトで作成してください） 作成するアプリケーションの要件定義 1. 画像の選択:    - アプリは識別対象の画像のパスを認識し、選択します。識別対象の画像は10枚ほど用意してください。画像編集ソフトなどを使用して手書き

深層学習(Deep Learning)とは機械学習におけるデータ解析手法の一つです。人間の脳内の神経細胞の繋がりを数理モデル化したニューラルネットワークを用いて、コンピュータがあたかも人間のように、また、人間ではなし得ないようなデータ解析を実現します。 人間の脳には100億から1000億の神経細胞(ニューロン)が存在しており、一つのニューロンが持つ多数の樹状突起(Dendrites)が複数のニューロンと接続し情報の伝達を行っています。ニューロンは体の各器官から受容された外部からの刺激に対して、刺激とその刺激に対する反応を情報として処理する手助けをしています。多数のニューロンが接続した神経回路網で、シナプス(Synapse)間の電位差により生じる電気信号を通して情報の伝達を行うことで人間の記憶・学習を担っています。 私たち人間が猫を見て「この動物は猫だ」と判別することができるのは、「猫がどういう姿形をしているか」という情報を視覚を通して認識し、「ネコ」という単語をその姿の生き物と結びつける学習を過去に経験し、記憶しているからです。深層学習ではこの人