Нужно сделать прогу которая будет использовать машинное обучение для определения соответствия цифрового почерка. Нужно собрать метрики, засунуть в датасет, и чтобы нейронка или любое другой метод дал совпадение

Нужно сделать программу которая будет использовать машинное обучение для определения соответствия цифрового почерка. 

Нужно собрать метрики, засунуть в датасет, и чтобы нейронка или любое другой метод дал совпадение

по сути везде одна и та же задача - особенно если просто классификация (каждая конечно имеет свои тонкости):

- собрать датасет

- слегка его почистить и нормализовать (либо закодировать категориальные данные, либо привести к виду от 0 до 1 или от -1 до 1)

- закинуть датасет в любую модель с kfold (они все плюс минус хорошо отрабатывают для общих задач, больше рекомендую xgboost и ему подобные, или простая многослойкая нейронка (много слоев не нужно) с norm_batch и возможно dropout) - если время оочень мало, то лучше древовидные модели юзай

- при желании и с возможностью можно воспользоваться метамоделями (но как по мне они просто сильно подгоняют рнзультат, и не факт, что будут давать качественный ответ - все зависит от датасета, от его размера и сбалансированности)