<prompt> Orodhesha faida za Kujifunza kwa Mashine ikilinganishwa na upangaji wa kawaida.  <response>: 1. Kubadilika: Moja ya faida kubwa za kujifunza kwa mashine ni uwezo wake wa kukabiliana na mabadiliko ya hali. Upangaji wa programu za kitamaduni unajumuisha kubainisha seti ya sheria ili kompyuta ifuate. Ikiwa sheria au hali zitabadilika, mpangaji programu lazima abadilishe msimbo. Mifumo ya kujifunza mashine, kwa upande mwingine, inaweza kujifunza kutoka kwa data mpya na kurekebisha tabia zao. 2. Matokeo Bora yenye kiasi kikubwa cha data: Kanuni za Kujifunza Mashine ni bora kwa kushughulikia seti kubwa za data. Kadiri mfumo wa kujifunza kwa mashine unavyoweza kuchakata data zaidi, ndivyo utabiri wake utakuwa sahihi zaidi. Upangaji programu wa kitamaduni, kinyume chake, unaweza kutatizika kushughulika na seti kubwa za data na huenda ukahitaji mpangaji programu kurekebisha mwenyewe msimbo ili kushughulikia data mpya. 3. Uboreshaji wa Utendaji: Kujifunza kwa Mashine huruhusu mifumo kuboreshwa kwa wakati. Mfumo unapochakata data, hujifunza na unaweza kufanya maamuzi bora zaidi. Upangaji programu wa kitamaduni hutegemea mtayarishaji kusasisha na kuboresha mfumo. 4. Uendeshaji otomatiki: Kujifunza kwa Mashine hufanya iwezekane kuorodhesha kazi ambazo ni ngumu au haziwezekani kujiendesha kwa kutumia mbinu za kitamaduni za utayarishaji. Kwa mfano, kutambua vipengee katika picha, kunakili matamshi hadi maandishi, na kupendekeza bidhaa kwa wateja. 5. Uamuzi Mgumu: Kanuni za Kujifunza kwa Mashine zinaweza kuchakata kiasi kikubwa cha data na kufanya maamuzi magumu kulingana na data hiyo. Mbinu za kitamaduni za kupanga programu zitahitaji mpangaji programu kubainisha kila hatua ambayo mfumo unapaswa kuchukua ili kufanya uamuzi. Hii inaweza kuwa ngumu au haiwezekani kwa shida ngumu. 6. Utabiri Bora: Kanuni za Kujifunza kwa Mashine zinaweza kuchanganua data ili kutambua ruwaza na kufanya ubashiri kulingana na ruwaza hizo. Hii inaruhusu mifumo kufanya ubashiri ambao unaweza kuwa mgumu au hauwezekani kwa mtayarishaji programu wa binadamu kufanya. Hii inafanya ujifunzaji wa mashine kuwa bora kwa utabiri, ugunduzi wa hitilafu, na mifumo ya mapendekezo. 