Wyjaśnij, w jaki sposób model uczenia maszynowego może być wykorzystany do rozpoznawania pisma ręcznego. 

Model uczenia maszynowego wykorzystuje algorytmy, które pozwalają na analizę i rozpoznawanie wzorców w danych. W przypadku rozpoznawania pisma ręcznego, model jest uczony na zbiorze danych zawierających przykłady różnych rodzajów pisma, które są reprezentowane w postaci cyfrowych obrazów. 

Proces uczenia modelu rozpoczyna się od przetworzenia danych wejściowych, czyli obrazów cyfrowych, poprzez zastosowanie odpowiednich technik przetwarzania obrazów, takich jak normalizacja, filtracja i segmentacja. Następnie, dane te są przekształcane w wektory cech, które zawierają informacje o kształcie, wielkości i orientacji liter. 

Model jest następnie trenowany na zbiorze danych, aby nauczyć się rozpoznawać wzorce i relacje między nimi. W trakcie procesu uczenia, model dostosowuje swoje parametry, aby minimalizować błąd pred
Model uczenia maszynowego może być wykorzystany do rozpoznawania pisma ręcznego poprzez pobieranie obrazów zapisanych słów i przekształcanie ich w dane numeryczne. Następnie te dane są wprowadzane do algorytmu, ktury jest szkolony w rozpoznawaniu wzorców w danych i klasyfikowaniu ich jako rórzne znaki. Gdy model jest już wytrenowany, może być używany do dokładnego identyfikowania zapisanych słów, gdy podano mo obraz pisma ręcznego.