ChatGPT 好的，一个例子是手写数字识别。

假设我们有一个大型的手写数字数据集，其中包含许多人手写的数字图片。我们想要让计算机能够自动地对这些数字进行分类和识别。这时，我们可以使用机器学习技术帮助我们实现这个任务。

具体来说，我们可以使用一个基于深度学习的神经网络模型训练计算机，让计算机从这些手写数字图片中学习一些特征和规律。我们将这些手写数字图片作为模型的输入，让模型通过多层神经网络的计算，最终输出一个分类结果，表示该图片所代表的数字是几。

我们可以将手写数字图片分为训练集和测试集，先让模型使用训练集进行学习和优化，然后使用测试集评估模型的准确性和泛化能力。如果模型在测试集上的表现良好，我们就可以将其应用到实际场景中，如自动识别手写数字的应用场景。

ChatGPT 手写数字识别最早应用在邮政编码识别上。

20世纪60年代，美国邮政部门需要处理大量的邮件和信件，而手工识别邮政编码非常耗时耗力。于是，美国邮政部门开始尝试使用计算机技术自动识别邮政编码，这就是手写数字识别技术的最早应用之一。

邮政编码识别需要将邮件的邮政编码从信封上提取出来，然后与邮政部门的数据库进行匹配，以便快速准确地进行邮件分拣和派送。通过使用手写数字识别技术，邮政部门可以大大提高邮件处理的速度和准确性，同时也减轻了工作人员的工作量。随着技术的不断发展，手写数字识别技术也被应用到了许多其他领域，如银行支票识别、身份证号码识别、手写输入识别等。