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O código contido no repositório utiliza a biblioteca TensorFlow para criar, treinar e avaliar um modelo de rede neural destinado ao reconhecimento de dígitos manuscritos, empregando o conjunto de dados MNIST. Após o carregamento e normalização dos dados, o modelo é definido como uma sequência de camadas, incluindo uma camada de achatamento e duas camadas densas com ativação ReLU, culminando em uma camada de saída com ativação softmax para classificação. O modelo é compilado com o otimizador Adam, a função de perda de entropia cruzada categórica esparsa e a métrica de precisão. Em seguida, é treinado nas imagens e rótulos de treinamento por três épocas. A precisão do modelo é avaliada nos dados de teste, e previsões são geradas. Uma previsão específica e a exibição de uma imagem de teste são demonstradas, oferecendo insights sobre o desempenho do modelo.

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