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  "fetched_at": "2026-10-19T13:34:38Z",
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      "content": "<p>Les fichiers de données mnist_train.csv et mnist_test.csv contiennent des images en niveaux de gris de chiffres dessinés à la main (0 à 9).</p>\n<p>Chaque image mesure 28 pixels de hauteur et 28 pixels de largeur, pour un total de 784 pixels au total. Chaque pixel est associé à une seule valeur de pixel, indiquant la luminosité ou l'obscurité de ce pixel (le niveau de gris), les nombres les plus élevés traduisant une plus forte obscurité. Cette valeur de pixel est un entier compris entre 0 et 255 (inclus).</p>\n<p></p>\n<p>L'ensemble de données d'entraînement (mnist_train.csv) comporte 785 colonnes. La première colonne, appelée \"label\", est le chiffre qui a été dessiné par l'utilisateur. Le reste des colonnes contient les valeurs de chaque pixel de l'image associée.</p>\n<p>Ces colonnes associées aux pixels portent un nom tel que \"pixelx\", où x est un entier compris entre 0 et 783 (inclus). La position d'un pixel sur l'image est indiqué par la valeur de x, suivant une numérotation de l'image qui partirait d'en haut à gauche, se déplacerait de gauche à droite, et passererait à la ligne inférieure une fois la dernière colonne atteinte.</p>\n<p>Par exemple, pixel30 indique le pixel qui se trouve dans la troisième colonne en partant de la gauche et la deuxième ligne en partant du haut, comme dans le diagramme ci-dessous:</p>\n<pre>000 001 003 ... 027<br>028 029 030 ... 055<br>etc<br>756 757 758 ... 783<br></pre>\n<p></p>\n<p>Le fichier de test (mnist_test.csv) comporte 785 colonnes. La première colonne, appelée \"id\", est l'identifiant de l'image à catégoriser. Le reste des colonnes contient les valeurs de chaque pixel de l'image associée. Il n'y a pas de 'label' puisque le but est de déterminer celui-ci.</p>\n<h2>Format soumission</h2>\n<p>Le fichier texte soumis doit contenir un en-tête et avoir le format suivant (cf. mnist_answer_sample.csv) :</p>\n<pre>id,label<br>1,0<br>2,7<br>3,1<br>etc.<br></pre>\n<p>Avec : </p>\n<ul>\n<li>id : Identifiant de l'image</li>\n<li>label : Label attribué à l'image (entre 0 et 9)</li>\n</ul>",
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      "content": "<h2>MNIST Formation DSFDX: Description</h2>\n<p>MNIST (\"Modified National Institute of Standards and Technology\") est le « hello world » de la vision par ordinateur. Il s'agit d'un dataset d'images manuscrites de chiffres, datant de 1999 et ayant servi de benchmark à de nombreux algorithms de computer vision.</p>\n<p>Dans ce TD, l'objectif est d'identifier correctement les chiffres à partir d'un ensemble de données de dizaines de milliers d'images manuscrites.</p>\n<h2>Remerciements</h2>\n<p> L'ensemble de données est mis à disposition sous une licence <a href=\"https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/\">Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0</a>.</p> ",
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      "content": "<p>Le but de ce concours est de déterminer le chiffre représenté sur une image manuscrite.</p>\n<p>Pour chaque élément de l'ensemble de test, vous devez prédire le bon label.</p>\n<hr>\n<h2>Métrique d'évaluation</h2>\n<p>La performance de l'algorithme est évaluée suivant la <a href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix\"> justesse (accuracy)</a> des prédictions (le pourcentage d'images correctement identifié).</p>\n<h2>Submission Format</h2>\n<p>Le fichier texte soumis doit contenir un en-tête et avoir le format suivant :</p>\n<pre>id,label<br>1,0<br>2,7<br>3,1<br>etc.<br></pre>\n<p>Avec : </p>\n<ul>\n<li>id : Identifiant de l'image</li>\n<li>label : Label attribué à l'image (entre 0 et 9)</li>\n</ul>",
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