% Created 2026-02-11 mié 16:00
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\author{Carlos Enrique Carleos Artime}
\date{\today}
\title{}
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 pdfcreator={Emacs 29.3 (Org mode 9.6.15)}, 
 pdflang={Spanish}}
\begin{document}

\tableofcontents

\section{MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology database)}
\label{sec:org4a8ed4f}
\subsection{Enlaces}
\label{sec:org286faab}
\begin{itemize}
\item Wikipedia: \href{https://en.wikipedia.org/wiki/MNIST\_database}{MNIST en Wikipedia}
\end{itemize}

\subsection{Descripción general}
\label{sec:orgf3f3495}
MNIST es un conjunto de datos de imágenes de dígitos escritos a mano,
ampliamente utilizado como benchmark en aprendizaje automático y
visión por computadora. Contiene imágenes grises etiquetadas del 0 al
\begin{enumerate}
\item 
\end{enumerate}

\subsection{Estadísticas resumidas}
\label{sec:org2a4ebc2}
\begin{itemize}
\item Número total de ejemplos: 70.000
\item Número de clases: 10 (dígitos 0–9)
\item Número de píxeles por imagen: 28 × 28 = 784
\item Rango de valores de píxeles: 0–255
\end{itemize}

\subsection{Subdivisión de datos}
\label{sec:org2e4db78}
\begin{itemize}
\item Entreno: 60.000 imágenes
\item Validación: 10.000 imágenes
\end{itemize}

Aunque habitualmente se toman las últimas 10.000 imágenes como
conjunto de validación, el muestreo original no fue completamente
aleatorio: los dígitos provienen de diferentes fuentes y autores y se
mantiene cierto orden de recopilación, por lo que la distribución no
es homogénea. Por ello, es recomendable \textbf{\textbf{barajar}} los datos antes de
subdividirlos en conjuntos de entreno y de validación, para evitar
sesgos.
\end{document}