<prompt> Linganisha na utofautishe kujifunza kwa mashine dhidi ya kujifunza kwa kina.  <response>: Kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina ni sehemu ndogo za AI ambazo zinalenga kufanya mashine ziwe na akili kwa miundo ya mafunzo ili kutambua ruwaza au kufanya maamuzi kwa kuingiza data. Mbinu hizi zimeleta mapinduzi makubwa katika tasnia nyingi kwa kuwezesha kompyuta kufanya kazi ambazo zilifikiriwa tu na wanadamu. Walakini, kuna tofauti kubwa kati ya njia hizi mbili. Kujifunza kwa mashine ni neno mwavuli ambalo linajumuisha mbinu mbalimbali za kujenga miundo ambayo inaweza kujifunza kutoka kwa data. Mbinu hizi ni pamoja na rejista ya mstari, miti ya maamuzi, mashine za vekta za usaidizi, na zaidi. Kwa kawaida, modeli ya kujifunza kwa mashine hufunzwa kwenye mkusanyiko wa data kwa kurekebisha vigezo vyake vya ndani ili kupunguza hitilafu ya utabiri wake. Baada ya kufundishwa, modeli inaweza kutumika kufanya ubashiri kwenye data mpya. Kujifunza kwa mashine ni mzuri kwa kazi ambapo uhusiano kati ya ingizo na matokeo ni rahisi kiasi na unaweza kunaswa na mlinganyo wa hisabati. Kujifunza kwa kina, kwa upande mwingine, ni kitengo maalum cha kujifunza kwa mashine, ambacho huzingatia maendeleo na mafunzo ya mitandao ya neva. Mitandao hii inajumuisha tabaka za nodi zilizounganishwa, zenye uwezo wa kutoa kiotomatiki na kujifunza uwakilishi wa daraja la data. Kujifunza kwa kina kunahitaji kiasi kikubwa cha data na nyenzo zenye nguvu za kompyuta ili kutoa mafunzo kwa modeli. Miundo ya kujifunza kwa kina ni nzuri sana kwa taswira, usemi, na utambuzi wa maandishi, kwani inaweza kunasa uhusiano changamano na usio wa mstari kati ya ingizo na matokeo. Kwa muhtasari, ujifunzaji wa mashine na ujifunzaji wa kina hutofautiana katika uchangamano wa miundo wanayotumia, aina ya matatizo ambayo yanafaa zaidi, na kiasi cha data na rasilimali za hesabu zinazohitajika kwa mafunzo. Ingawa kujifunza kwa mashine kunajumuisha mbinu mbalimbali, kujifunza kwa kina ni maalum zaidi na kuna nguvu kwa aina fulani za matatizo. 