फैशन एमएनआईएसटी

फैशन एमएनआईएसटी डेटासेट फैशन प्रतिरूप का बड़े स्वतंत्र रूप से उपलब्ध डेटाबेस है जिसका उपयोग सामान्यतः प्रशिक्षण सेट और विभिन्न यंत्र अधिगम प्रणाली के परीक्षण के लिए किया जाता है। फ़ैशन-एमएनआईएसटी का उद्देश्य बेंचमार्किंग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के लिए मूल एमएनआईएसटी डेटाबेस के प्रतिस्थापन के रूप में कार्य करना था, क्योंकि यह समान प्रतिरूप आकार, डेटा प्रारूप और प्रशिक्षण और परीक्षण विभाजन की संरचना की भागीदारी करता है।

डेटासेट में ज़ालैंडो लेख प्रतिरूपो के डेटासेट से 10 श्रेणियों के फैशन उत्पादों की 70,000 28x28 ग्रेस्केल प्रतिरूप सम्मिलित हैं, प्रति श्रेणी 7,000 प्रतिरूप हैं। प्रशिक्षण सेट में 60,000 प्रतिरूप हैं और परीक्षण सेट में 10,000 प्रतिरूप हैं। डेटासेट सामान्यतः मानक मशीन लर्निंग लाइब्रेरी में सम्मिलित होता है।

इतिहास
फैशन एमएनआईएसटी डेटाबेस में प्रतिरूपो का सेट सरल एमएनआईएसटी अंक डेटा की तुलना में अधिक चुनौतीपूर्ण सांख्यिकीय वर्गीकरण प्रस्तुत करने के लिए 2017 में बनाया गया था, जिसमें प्रदर्शन 99.7% से ऊपर पहुंच गया था।

गिटहब रिपॉजिटरी ने 4000 से अधिक सितारों को एकत्र किया है और इसे 400 से अधिक संग्रहों, 1000 सुपुर्द और 7000 कोड के भाग के लिए संदर्भित किया गया है।

अनेक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डेटासेट को बेंचमार्क के रूप में शीर्ष एल्गोरिथम के साथ उपयोग किया है,    बेंचमार्क रैंकिंग वेबसाइट के अनुसार 2020 में 96.91% त्रुटिहीनता प्राप्त हुई थी। प्रकाश की गति से प्रतिरूपो को वर्गीकृत करने के लिए सभी ऑप्टिकल हार्डवेयर का उपयोग करते हुए डेटासेट को 2018 विज्ञान पेपर में बेंचमार्क के रूप में भी प्रयोग किया गया था। गूगल, कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय, आईबीएम रिसर्च, यूनिवर्सिटि डी मॉन्ट्रियल और पेकिंग यूनिवर्सिटी 2021 तक सबसे अधिक प्रकाशित संग्रह संस्थान हैं।

यह भी देखें

 * मशीन लर्निंग अनुसंधान के लिए डेटासेट की सूची
 * एमएनआईएसटी डेटाबेस

बाहरी संबंध

 * Official Github Repository
 * Tutorial to classify Fashion MNIST in Tensorflow