<prompt> Eleza jinsi mashine hujifunza  <response>: Kujifunza kwa mashine ni kitengo kidogo cha akili bandia ambacho kinajumuisha algoriti za mafunzo ili kupata ruwaza na kutoa ubashiri kulingana na data. Wazo la msingi ni kutumia data kufundisha mashine kufanya maamuzi kwa uhuru, bila kupanga programu wazi. Mchakato wa kujifunza kwa mashine huanza na ukusanyaji wa data. Data hii basi huchakatwa mapema ili kuondoa kelele na vifaa vya nje, na hugawanywa katika seti mbili- seti ya mafunzo na seti ya majaribio. Seti ya mafunzo hutumika kufunza kanuni ya kujifunza ya mashine, huku seti ya majaribio ikitumika kutathmini utendakazi wake. Kuna aina tatu kuu za kujifunza kwa mashine: kujifunza kwa kusimamiwa, kutosimamiwa na kuimarisha. Katika ujifunzaji unaosimamiwa, kanuni hufunzwa kwa kutumia data iliyo na lebo, ambapo matokeo unayotaka yanajulikana tayari. Kisha, kutokana na data mpya, algoriti hutumia mifumo ambayo imejifunza kutoka kwa seti ya mafunzo kufanya utabiri. Katika ujifunzaji usiosimamiwa, algoriti hupewa data mbichi, isiyo na lebo, na lazima itafute mifumo na mahusiano yenyewe. Mara nyingi hutumika kwa uchunguzi wa data au kuunganisha. Kujifunza kwa uimarishaji kunahusisha wakala kuingiliana na mazingira, kujifunza kupitia majaribio na makosa. Wakala hupewa thawabu au adhabu kulingana na matendo yake, na lengo lake ni kuongeza malipo yake yote. Kanuni za kujifunza kwa mashine zinaweza kujifunza kutoka kwa data mpya kupitia mchakato unaoitwa uenezaji nyuma. Hitilafu ya algorithm, au tofauti kati ya pato lake na pato linalohitajika, huhesabiwa na uzito wa miunganisho kati ya nodi za algorithm hurekebishwa ili kupunguza kosa hili. Utaratibu huu unaendelea hadi algoriti imejifunza uhusiano kati ya data ya pembejeo na pato. Kwa ujumla, kujifunza kwa mashine ni zana yenye nguvu ambayo inaweza kutumika kwa kazi kama vile kutabiri, uainishaji na uchambuzi wa data. Kadiri data zaidi inavyokusanywa na algoriti zetu zinavyoboreka, matumizi yanayowezekana ya kujifunza kwa mashine yanaendelea kukua. 