<prompt> Eleza dhana za msingi za Kujifunza kwa Mashine kwa hadhira inayojumuisha mlei.  <response>: Kujifunza kwa Mashine ni sehemu ndogo ya Akili Bandia, ambayo huwezesha mifumo ya kompyuta kuboresha utendaji wao wa kazi fulani kupitia kujifunza kutoka kwa data. Hebu sema lengo letu ni kufundisha kompyuta kutambua kitu kwenye picha, kwa mfano, paka. Sasa, njia moja ya kufanya hivyo itakuwa kupanga kompyuta kutambua sifa mbalimbali za paka, kama vile umbo la masikio au ukubwa wa macho. Hata hivyo, kuandika msimbo wa kufanya hivyo itakuwa ngumu sana na ya muda, hasa kwa kuzingatia utofauti wa kuonekana ambayo paka tofauti inaweza kuwa. Hapa ndipo kujifunza kwa mashine kunakuja. Badala ya kutayarisha kompyuta kwa uwazi, tunaweza kuifundisha kutambua paka kwa kutumia idadi kubwa ya mifano ya picha za paka. Kisha kompyuta itachanganua picha hizi ili kutambua sifa au ruwaza zinazotofautisha paka na wanyama wengine, na kutumia maelezo haya kuweka lebo ya picha mpya kuwa ama zenye paka au la. Moja ya dhana za msingi za kujifunza kwa mashine ni algorithm. Algorithm ni seti ya maagizo ambayo huambia kompyuta jinsi ya kujifunza kutoka kwa data. Kuna algorithms nyingi tofauti ambazo zinaweza kutumika kwa kazi tofauti, na kuchagua moja inayofaa inategemea asili ya shida iliyopo. Dhana nyingine muhimu ni mfano. Mfano ni uwakilishi wa mifumo na mahusiano ambayo kompyuta imejifunza kutoka kwa data. Baada ya kompyuta kupata mafunzo ya data kwa kutumia algoriti iliyochaguliwa, inaweza kutumia muundo uliojifunza kwa data mpya kufanya ubashiri au maamuzi. Data pia ni sehemu muhimu ya kujifunza kwa mashine. Data bora na muhimu ni muhimu kwa mafunzo ya miundo sahihi. Bila data, kompyuta haina chochote cha kujifunza kutoka, na utabiri au maamuzi ambayo hufanya hayatakuwa ya kuaminika. Kwa muhtasari, kujifunza kwa mashine ni mchakato wa kufundisha kompyuta kujifunza kutoka kwa data kwa kutumia algoriti na miundo, na hivyo kuziwezesha kufanya kazi mahususi bila kuratibiwa kwa uwazi kufanya hivyo. 