你是否對機(jī)器學(xué)習(xí)充滿好奇？今天就讓我們一起走進(jìn)經(jīng)典的MNIST數(shù)據(jù)集！??這個(gè)數(shù)據(jù)集包含了70,000張手寫數(shù)字（0-9）的圖片，每張圖片都是28x28像素的灰度圖，非常適合初學(xué)者練習(xí)圖像識(shí)別任務(wù)。??

首先，你需要導(dǎo)入必要的庫如NumPy和TensorFlow。然后，利用`tensorflow.keras.datasets.mnist`輕松加載數(shù)據(jù)。訓(xùn)練集和測試集已經(jīng)幫你劃分好了，直接開始建模吧！??

接下來，構(gòu)建一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。添加Flatten層將二維圖像數(shù)據(jù)展開，接著是Dense層用于特征提取，最后輸出10個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)10個(gè)類別。編譯時(shí)選擇合適的優(yōu)化器和損失函數(shù)，比如Adam和sparse_categorical_crossentropy。??

通過運(yùn)行代碼，你會(huì)發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確率逐漸提升，成功識(shí)別手寫數(shù)字不再是夢！??記得保存模型以便后續(xù)使用哦～快來動(dòng)手試試吧，開啟你的AI之旅！?