<prompt> Eleza jinsi kanuni za kujifunza mashine zinavyofanya kazi katika hatua 5.  <response>: 1. Tambua tatizo na kukusanya data: Kanuni za kujifunza kwa mashine zinatokana na kiasi kikubwa cha data, ambayo hutumiwa kufunza algoriti kwa kutambua ruwaza katika data na kuzitumia ili kuelewa tatizo.2. Safisha na kuchakata data mapema: Data inapaswa kusafishwa ili kuondoa thamani zinazokosekana, viambajengo na makosa mengine. Inapaswa pia kutayarishwa katika umbizo ambalo algoriti zinaweza kutumia.3. Chagua algoriti ya kujifunza: Kanuni za kujifunza huja katika aina kadhaa, zikiwemo algoriti zinazosimamiwa na zisizosimamiwa. Ni muhimu kuchagua algorithm bora ya kujifunza kwa kazi hiyo.4. Funza kielelezo: Kisha modeli hufunzwa kupitia data hadi algoriti iweze kufanya ubashiri au kutoa hitimisho kutoka kwa data.5. Jaribu vigezo vya muundo na tune: Kisha muundo huo hujaribiwa dhidi ya data ya ziada, na kisha kurekebishwa inavyohitajika ili kuboresha usahihi. Vigezo vyovyote vinavyoweza kurekebishwa basi hupangwa ili kuboresha zaidi utendakazi wa modeli. 