Klasifikcija i analiza skupa podataka MNIST pomoću algoritama PCA i SVM - Al-Hamadani, Mokhaled N.A. (Vojnotehnički glasnik / Military Technical Courier, 2023)
Uvod/cilj: Metodi mašinskog učenja postali su nezamenljivi u analizi složenih podataka velikog obima u savremenim okruženjima zasnovanim na podacima. Primenjuju se u najrazličitijim oblastima, od optimizacije poslovnih procesa do složenih naučnih istraživanja. Uprkos tome što ovakvi obimni skupovi podataka nude mogućnosti dubinskog sagledavanja, kao i inovacija, oni predstavljaju i veliki izazov u oblastima kao što su kvalitet i struktura podataka, što zahteva primenu efikasnih strategija upravljanja. Tehnike mašinskog učenja su se pokazale kao suštinski važni alati za identifikaciju i smanjivanje tih izazova, kao i za razvijanje mogućih rešenja. Skup podataka MNIST predstavlja izrazit primer široko korišćenih setova podataka u ovoj oblasti, poznat po svojoj velikoj kolekciji rukom pisanih cifara, i često je upotrebljavan za klasifikacije i analize, kao što je to pokazano u ovoj studiji. Metode: Skup podataka MNIST korišćen je za ispitivanje različitih statističkih postupaka, uključujući algoritam analize glavnih komponenti (Principal Components Analysis (PCA ‒ PCA)) uz pomoć programskog jezika Pajton. Takođe, primenjeni su modeli metoda potpornih vektora (Support Vector Machine (SVM ‒ SVM)) za procenjivanje tačnosti modela u linearnim i nelinearnim klasifikacionim problemima. Rezultati: Pokazano je da, iako tehnika PCA jeste efikasna u redukovanju dimenzionalnosti, ona nije toliko efikasna za vizualizaciju. Štaviše, nalazi pokazuju da su i linerani i nelinearni modeli SVM uspeli da efikasno klasifikuju skup podataka. Zaključak: Rezultati studije pokazuju da SVM može da bude efikasna tehnika za rešavanje problema klasifikacije.