<prompt> Eleza jinsi kanuni ya kujifunza mashine inavyofanya kazi.  <response>: Kanuni za kujifunza kwa mashine ni programu za kompyuta zinazowezesha mfumo kuboresha utendaji wake kiotomatiki kwa kujifunza kutoka kwa data. Katika kiwango cha juu, mchakato wa kujifunza kutoka kwa data unahusisha kutafuta ruwaza na uhusiano katika data ambayo inaweza kusaidia kufanya ubashiri au maamuzi bora. Kuna aina nyingi za algoriti za kujifunza kwa mashine, na kila moja inafanya kazi tofauti kidogo. Hata hivyo, algoriti nyingi za kujifunza kwa mashine zina baadhi ya vipengele vya kawaida: 1. Data: Kanuni za kujifunza kwa mashine zinahitaji data kujifunza kutoka. Data inaweza kuwa na mifano mingi ya kazi ambayo algoriti inajaribu kujifunza. Kwa mfano, ikiwa jukumu ni kutambua ikiwa picha ina paka au la, data itakuwa mkusanyiko wa picha zilizo na alama kama ina paka au la. 2. Mfano: Kanuni ya kujifunza kwa mashine hutumia data kutoa mafunzo kwa modeli. Mfano ni uwakilishi wa hisabati wa uhusiano kati ya pembejeo kwa mfano, saizi za picha na matokeo kwa mfano, paka au hakuna paka. Algorithm hupata modeli kwa kufanya ubashiri mwingi na kurekebisha makadirio hayo kulingana na jinsi wanavyoelezea data vizuri. 3. Uboreshaji: Ili kupata muundo bora zaidi, algoriti inahitaji njia ya kupima jinsi inavyofanya vizuri. Hii mara nyingi hufanyika kwa kutumia kazi ya hisabati inayoitwa kazi ya kupoteza. Chaguo za kukokotoa za upotezaji hupima tofauti kati ya utabiri wa modeli na matokeo ya kweli. Algorithm inajaribu kupata mfano ambao unapunguza kazi ya upotezaji. 4. Utabiri: Pindi modeli inapofunzwa, inaweza kutumika kufanya ubashiri kwenye data mpya. Kwa mfano, kwa kuzingatia picha mpya, mtindo unaweza kutabiri ikiwa ina paka au la. Kwa muhtasari, kanuni ya ujifunzaji wa mashine hufanya kazi kwa kutumia data kutoa mafunzo kwa modeli, kuboresha muundo huo ili kupunguza hitilafu ya utabiri, na kisha kutumia muundo unaotokana kufanya ubashiri kwenye data mpya. 