前些時候曾經到某會計軟體公司開會討論發票上的手寫數字辨識，這是一個誰都沒把握達到極高辨識率的議題！你一定可以找到網路上宣稱辨識率已經很好的廣告宣傳！但如果那是真的？為何這些急需使用的專業公司不會去直接採購使用？東西能用的話他們一定會買的！當然也就不必找我談了！

所以那些廣告當然是誇大其辭，還不夠好到可以變成正式軟體的一部份！其實那些自稱做得很好的團隊，目的也不是真的想賣給真正需要實用的客戶，只是打廣告藉此招生而已！就是賣機器學習或深度學習的課程、訓練資料與工具程式模組等等！騙不到專業人士沒關係的！只要能騙到初學者外行人就有錢賺了！

但是我們的誠實以對，不敢一開始就宣稱可以做到95%以上的高辨識率，卻讓該公司的高層猶豫了！我們的提案最終被董事會否決了！原本信心滿滿的總經理也覺得不好意思，還特定送了我一個精緻禮盒致歉！但是我和RD剛好最近都有空，也有興趣挑戰這個新議題！所以找到了免費的網路手寫數字資料集，分頭按照自己的想法來建立新的辨識流程！應該會很好玩！真的做出好成績時再去推銷嘛！

MNIST 手寫數字辨識資料集 CNN及RNN實作

其實很微妙的，當我想單純下載純資料時，翻遍他們的網頁就是找不到簡單的超連結下載點？必須按照他們提供的程式碼一次下載包括訓練模組等很多素材？也就是強烈暗示下載資料之後一定要照他們的機器學習模式，如CNN或RNN等方式去玩？如果看不懂玩不下去時，大概就要去上課或買付費的工具模組了！

當然我們根本不會去理會那些甚麼CNN或RNN程式模組的！我很快就開始建立自己的實驗環境了！譬如圖形目標上下都很窄的特徵不就可以確定是1了嗎？如果出現封閉的白色區塊呢？就可能是0、6、8或9了！諸如此類，我們一定可以歸納出很多線索，經過整理一定可以做出很好很合理的辨識判斷程式的！