<prompt> Eleza jinsi modeli ya kujifunza mashine inaweza kutumika kutambua mwandiko.  <response>: Kujifunza kwa mashine ni aina ya Akili Bandia AI ambayo huwezesha programu za programu kutabiri matokeo bila kutayarisha programu kwa njia dhahiri. Moja ya matumizi yake mengi ni katika utambuzi wa mwandiko. Ili kutambua mwandiko, mtindo wa kujifunza mashine lazima ufunzwe kwenye mkusanyiko mkubwa wa data wa sampuli za mwandiko. Seti ya data kwa kawaida huwa na picha za herufi au maneno yaliyoandikwa kwa mkono, pamoja na manukuu yanayolingana lebo. Kisha mtindo hujifunza kutambua ruwaza na vipengele vya kipekee katika picha, kama vile maumbo na mipigo ya wahusika, na kuiruhusu kuhusisha picha hizo na lebo zinazolingana. Kuna aina mbalimbali za algoriti za kujifunza kwa mashine ambazo zinaweza kutumika kwa utambuzi wa mwandiko, mojawapo maarufu zaidi ikiwa ni mtandao wa neva wa kubadilisha CNN. CNN ni mahiri hasa katika kazi za uainishaji wa picha na zinaweza kujifunza kiotomatiki na kutoa vipengele kutoka kwa picha ambazo ni muhimu kwa uainishaji. Vipengele hivi vinaweza kujumuisha, kwa mfano, mteremko wa mstari, uwepo wa kitanzi, au pembe ya makutano kati ya mistari. Wakati wa awamu ya mafunzo, modeli ya kujifunza mashine huchakata picha na lebo zake, kurekebisha vigezo vyake vya ndani ili kuboresha usahihi wake. Baada ya mafunzo kukamilika, modeli inaweza kutumika kutambua sampuli mpya za mwandiko. Inapowasilishwa kwa taswira mpya, kielelezo huchanganua vipengele vyake kulingana na kile ambacho kimejifunza wakati wa mafunzo na kutoa utabiri wake kwa lebo ya picha hiyo. Kwa muhtasari, muundo wa mashine ya kujifunza unaweza kutumika kutambua mwandiko kwa kufunzwa kwenye mkusanyiko mkubwa wa data wa sampuli za mwandiko, kujifunza kutambua ruwaza na vipengele vya kipekee vya mwandiko, na kisha kutumia maarifa hayo kufanya ubashiri kwenye sampuli mpya za mwandiko zisizoonekana. 