 באַשרייַבן ווי מאַשין לערנען איז געניצט אין דעם סיסטעם.
מאַשין לערנען איז געניצט אין דעם סיסטעם דורך אַלאַוינג די קאָמפּיוטער צו לערנען און פֿאַרבעסערן זיין פיייקייט צו דערקענען האַנט-געשריבן דידזשאַץ באזירט אויף פּאַטערנז יידענאַפייד אין די אַרייַנשרייַב דאַטן. דער אַלגערידאַם פון מאַשין לערנען איז פעד מיט אַ גרויס דאַטאַסעט פון האַנט-געשריבן דידזשאַץ, צוזאַמען מיט זייער קאָראַספּאַנדינג לאַבעלס, ווי זיין טריינינג דאַטן. די דאַטן זענען דאַן פּראַסעסט און אַנאַלייזד דורך די מאַשין לערנען אַלגערידאַם צו ידענטיפיצירן די פאַרשידן פֿעיִקייטן און קעראַקטעריסטיקס וואָס זענען יינציק פֿאַר יעדער ציפֿער. די מאַשין לערנען אַלגערידאַם ניצט טעקניקס אַזאַ ווי סופּערווייזד לערנען צו באַן אַ מאָדעל וואָס קענען אַקיעראַטלי פאָרויסזאָגן די ציפֿער רעפּריזענטיד אין קיין געגעבן אַרייַנשרייַב בילד. אין אַ יקערדיק מדרגה, דאָס איז געטאן דורך ידענטיפיצירן די בילדצעלן וואָס זענען מערסט קאַמאַנלי אויף אָדער אַוועק אין יעדער ציפֿער און ניצן די אינפֿאָרמאַציע צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן. אַמאָל דער מאָדעל איז טריינד, די סיסטעם ניצט דעם מאָדעל צו דערקענען נייַ האַנט-געשריבן דידזשאַץ דורך עקסטראַקט די באַטייַטיק פֿעיִקייטן פון די אַרייַנשרייַב בילד און ניצן די מאַשין לערנען אַלגערידאַם צו מאַכן אַ פּראָגנאָז. די אַקיעראַסי פון די פּראָגנאָז פון די מאָדעל איז העכסט אָפענגיק אויף די קוואַליטעט פון די טריינינג דאַטן, ווי געזונט ווי די סאַפיסטאַקיישאַן פון די אַלגערידאַם פון מאַשין לערנען. ווי די סיסטעם איז געניצט איבער צייַט, די מאַשין לערנען אַלגערידאַם קען פאָרזעצן צו פֿאַרבעסערן זייַן פאָרשטעלונג דורך ינקאָרפּערייטינג באַמערקונגען פון יוזערז אָדער זיין יקספּאָוזד צו נאָך טריינינג דאַטן. דאָס אַלאַוז די סיסטעם צו קעסיידער אַדאַפּט און פֿאַרבעסערן זיין פיייקייט צו אַקיעראַטלי דערקענען האַנט-געשריבן דידזשאַץ.