Une grande partie de la recherche en apprentissage automatique se concentre sur la production de modèles qui performant bien sur des tâches de référence, ce qui améliore notre compréhension des défis associés à ces tâches. Du point de vue des chercheurs en apprentissage automatique, le contenu de la tâche lui-même est largement secondaire, d'où les appels croissants pour que les tâches de référence mettent davantage l'accent sur des problèmes ayant une pertinence sociale ou culturelle. Dans cette étude, nous introduisons Kuzushiji-MNIST, un ensemble de données axé sur le kuzushiji (japonais cursif ancien), ainsi que deux ensembles de données plus importants et plus complexes, Kuzushiji-49 et Kuzushiji-Kanji. À travers ces ensembles de données, nous souhaitons impliquer la communauté de l'apprentissage automatique dans le monde de la littérature japonaise classique. L'ensemble de données est disponible à l'adresse suivante : https://github.com/rois-codh/kmnist