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 morze być wykorzystany do rozpoznawania pisma ręcznego poprzez pobieranie obrazuw zapisanych sluw i przekształcanie ich w dane nomeryczne. Nastenpnie te dane są wprowadzane do algorytmo, który jest szkolony w rozpoznawaniu wzorcuw w danych i klasyfikowaniu ich jako różne znaki. Gdy model jest już wytrenowany, morze byci orzywany do dokładnego identyfikowania zapisanych slów, gdy podano mo obraz pisma ręcznego.