<prompt> Eleza tofauti kati ya mashine na kujifunza kwa kina  <response>: Kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina ni nyanja ndogo za akili ya bandia, na kujifunza kwa kina kuwa sehemu ndogo ya kujifunza kwa mashine. Teknolojia zote mbili huwezesha kompyuta kujifunza kutoka kwa data na kuboresha utendaji wao kwa wakati. Walakini, kuna tofauti za kimsingi kati ya hizo mbili. Kanuni za kujifunza kwa mashine zimeundwa kujifunza kutoka kwa data na kufanya ubashiri au maamuzi kulingana na data hiyo. Algoriti hizi zinaweza kugawanywa katika kategoria tatu kuu - mafunzo yanayosimamiwa, yasiyodhibitiwa na kuimarisha- na mara nyingi hutumiwa kwa kazi kama vile uainishaji, urejeshaji, uunganishaji, na utambuzi wa hitilafu. Kanuni za kujifunza kwa mashine zinahitaji uchimbaji wa vipengele ambapo vipengele muhimu vinavyowakilisha data kwa njia bora zaidi huchaguliwa na kulishwa kwa miundo ya kujifunza ya mashine. Kujifunza kwa kina, kwa upande mwingine, ni aina ya kujifunza kwa mashine ambayo hutumia mitandao ya neural yenye tabaka nyingi. Safu hizi zinaweza kujifunza vipengele kiotomatiki kutoka kwa data bila hitaji la uchimbaji wa vipengele mwenyewe. Kanuni za ujifunzaji wa kina zinaweza kushughulikia kiasi kikubwa cha data na zinaweza kujifunza ruwaza au mahusiano changamano, na kuzifanya zifae kwa kazi kama vile utambuzi wa picha na usemi, kuchakata lugha asilia na maono ya kompyuta. Kwa muhtasari, tofauti kuu kati ya kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina ni mbinu ya kujifunza kutoka kwa data. Algorithms za kujifunza mashine mara nyingi huhitaji uingiliaji kati wa binadamu ili kuchagua vipengele muhimu, huku kanuni za kina za kujifunza zimeundwa ili kujifunza kiotomatiki vipengele kutoka kwa data ghafi. Miundo ya kujifunza kwa kina inaweza kushughulikia data na kazi changamano zaidi, lakini mara nyingi huhitaji kiasi kikubwa cha data na uwezo wa kukokotoa ili kutoa mafunzo kwa ufanisi. 