<prompt> Orodhesha faida tatu za kutumia kujifunza kwa mashine kwa sayansi ya data  <response>: 1. Usahihi Ulioboreshwa: Kanuni za kujifunza kwa mashine hujifunza kutokana na data baada ya muda, kuboresha usahihi wake katika kutambua ruwaza, uunganisho na kufanya ubashiri. Uwezo huu wa kujifunza kila mara na kukabiliana na data mpya hufanya kujifunza kwa mashine kuwa muhimu katika sayansi ya data, kwani kunaweza kusababisha ufanyaji maamuzi na utabiri bora. 2. Ufanisi na Kasi: Mbinu za kujifunza kwa mashine zinaweza kuchakata kiasi kikubwa cha data changamano kwa kasi ya juu. Hii husababisha uchanganuzi wa haraka wa data, na maarifa ya haraka zaidi ya kufanya maamuzi yanayotokana na data. Inaweza kupunguza kwa kiasi kikubwa muda na juhudi zinazohitajika ili kutoa taarifa muhimu kutoka kwa seti kubwa za data. 3. Uwezo wa kushughulikia Data ya Ukubwa wa Juu: Miundo ya kujifunza kwa mashine inaweza kushughulikia data yenye vipimo vingi kwa urahisi. Kwa mfano, miundo ya urejeshi inaweza kuzingatia vipengele vingi vinavyoathiri kigezo tegemezi, na kuainisha na kuunganisha data yenye vipengele vingi. Kwa mbinu za kitamaduni za takwimu, ugumu wa kufanya kazi na data ya hali ya juu unaweza kuwa mwingi, lakini kujifunza kwa mashine kunaifanya iwe moja kwa moja. 