<prompt> Eleza jinsi kujifunza kwa mashine kunatumika katika mfumo huu.  <response>: Kujifunza kwa mashine kunatumika katika mfumo huu kwa kuruhusu kompyuta kujifunza na kuboresha uwezo wake wa kutambua tarakimu zinazoandikwa kwa mkono kulingana na ruwaza zilizobainishwa katika data ya ingizo. Kanuni ya kujifunza kwa mashine inalishwa na mkusanyiko mkubwa wa data wa tarakimu zilizoandikwa kwa mkono, pamoja na lebo zinazolingana, kama data yake ya mafunzo. Kisha data hii huchakatwa na kuchambuliwa na kanuni ya kujifunza kwa mashine ili kutambua vipengele na sifa mbalimbali ambazo ni za kipekee kwa kila tarakimu. Kanuni ya kujifunza kwa mashine hutumia mbinu kama vile mafunzo yanayosimamiwa ili kutoa mafunzo kwa muundo unaoweza kutabiri kwa usahihi tarakimu inayowakilishwa katika picha yoyote ya ingizo. Katika kiwango cha msingi, hii inafanywa kwa kutambua saizi ambazo kwa kawaida huwashwa au kuzimwa katika kila tarakimu na kutumia maelezo haya kufanya ubashiri. Pindi muundo unapofunzwa, mfumo hutumia muundo huu kutambua tarakimu mpya zilizoandikwa kwa mkono kwa kutoa vipengele vinavyofaa kutoka kwa picha ya kuingiza data na kutumia algoriti ya kujifunza kwa mashine kufanya ubashiri. Usahihi wa utabiri wa modeli unategemea sana ubora wa data ya mafunzo, pamoja na ustadi wa algoriti ya kujifunza kwa mashine. Mfumo unavyotumiwa kwa muda, kanuni ya kujifunza mashine inaweza kuendelea kuboresha utendaji wake kwa kujumuisha maoni kutoka kwa watumiaji au kwa kuonyeshwa data ya ziada ya mafunzo. Hii inaruhusu mfumo kuzoea mara kwa mara na kuboresha uwezo wake wa kutambua kwa usahihi tarakimu zilizoandikwa kwa mkono. 