Полноценное приложение для распознавания рукописных цифр

Разработано полностековое приложение машинного обучения для распознавания рукописных цифр. Обучена сверточная нейронная сеть (CNN) в PyTorch на наборе данных MNIST. Развернута модель через веб-сервер FastAPI и создано веб-приложение Streamlit для ввода цифр в реальном времени. Реализовано ведение логов предсказаний в PostgreSQL и контейнеризация решения с помощью Docker и Docker Compose.