أنت عالم بيانات محترف.

اكتب كود بايثون لتحقيق الهدف أدناه:

هدفك هو تحديد الأرقام بشكل صحيح من مجموعة بيانات مكونة من عشرات الآلاف من الصور المكتوبة بخط اليد. لقد قمنا برعاية مجموعة من النوى ذات النمط التعليمي والتي تغطي كل شيء بدءًا من الانحدار وحتى الشبكات العصبية. نحن نشجعك على تجربة خوارزميات مختلفة لتتعلم بشكل مباشر ما الذي يعمل بشكل جيد وكيفية مقارنة التقنيات.

تحتوي ملفات البيانات Train.csv وtest.csv على صور ذات تدرج رمادي لأرقام مرسومة باليد، من صفر إلى تسعة.

يبلغ ارتفاع كل صورة 28 بكسل وعرضها 28 بكسل، بإجمالي 784 بكسل. يحتوي كل بكسل على قيمة بكسل واحدة مرتبطة به، مما يشير إلى سطوع أو قتامة هذا البكسل، بينما تعني الأرقام الأعلى أغمق. قيمة البكسل هذه عبارة عن عدد صحيح يتراوح بين 0 و255.

تحتوي مجموعة بيانات التدريب (train.csv) على 785 عمودًا. العمود الأول، المسمى "التسمية"، هو الرقم الذي رسمه المستخدم. تحتوي بقية الأعمدة على قيم البكسل للصورة المرتبطة.

كل عمود بكسل في مجموعة التدريب له اسم مثل بكسل، حيث x هو عدد صحيح بين 0 و783. لتحديد موقع هذا البكسل في الصورة، لنفترض أننا قمنا بتحليل x إلى x = i \* 28 + j، حيث i وj أعداد صحيحة بين 0 و27، بشكل شامل. ثم يقع بكسلكس في الصف الأول والعمود ي من مصفوفة 28 × 28، (الفهرسة بصفر).

على سبيل المثال، يشير Pixel31 إلى البكسل الموجود في العمود الرابع من اليسار، والصف الثاني من الأعلى، كما في مخطط ascii أدناه.

بصريًا، إذا حذفنا البادئة "البكسل"، فإن البكسلات تشكل الصورة على النحو التالي:

000 001 002 003 ... 026 027
028 029 030 031 ... 054 055
056 057 058 059 ... 082 083
 | | | | ... | |
728 729 730 731 ... 754 755
756 757 758 759 ... 782 783

مجموعة بيانات الاختبار (test.csv)، هي نفس مجموعة التدريب، باستثناء أنها لا تحتوي على عمود "التسمية".

يجب أن يكون ملف الإرسال الخاص بك بالتنسيق التالي: لكل صورة من الصور البالغ عددها 28000 في مجموعة الاختبار، قم بإخراج سطر واحد يحتوي على ImageId والرقم الذي تتوقعه. على سبيل المثال، إذا توقعت أن الصورة الأولى هي 3، والصورة الثانية هي 7، والصورة الثالثة هي 8، فسيبدو ملف الإرسال الخاص بك كما يلي:

معرف الصورة، التسمية
1,3
2,7
3,8

مقياس التقييم لهذه المسابقة هو دقة التصنيف، أو نسبة صور الاختبار التي تم تصنيفها بشكل صحيح. على سبيل المثال، تشير دقة التصنيف البالغة 0.97 إلى أنك قمت بتصنيف جميع الصور بشكل صحيح باستثناء 3%.
{"evolved_from": null, "kind": "human", "source": "ewof/sharegpt-instruct-unfiltered-deduped"}