<prompt> Je, Kujifunza kwa Kina ni tofauti gani na Kujifunza kwa Mashine?  <response>: Kujifunza kwa Kina ni kitengo kidogo cha Kujifunza kwa Mashine, ambacho kimsingi ni mtandao wa neva wenye tabaka tatu au zaidi. Mitandao hii ya neva hujaribu kuiga tabia ya ubongo wa binadamuingawa mbali na kulinganisha uwezo wakekwa kuruhusu kompyuta kujifunza kutoka kwa data, kama tu jinsi tunavyojifunza kutokana na uzoefu. Tofauti kati ya Kujifunza kwa Kina na Kujifunza kwa Mashine iko zaidi katika aina ya shida zinazotatuliwa na njia zinazotumiwa kutatua shida hizo. Mojawapo ya tofauti kuu kati ya Kujifunza kwa Kina na Kujifunza kwa Mashine ni tabaka zao. Kanuni za Kujifunza kwa Mashine kwa kawaida hazina kina na si zaidi ya tabaka mbili. Ingawa algoriti za Kujifunza kwa Kina zina tabaka tatu au zaidi, na kwa hivyo ni za kisasa zaidi kuliko algoriti za Kujifunza kwa Mashine. Zaidi ya hayo, Kujifunza kwa Kina kunahitaji data zaidi kuliko Kujifunza kwa Mashine ili kufikia uwezo wake kamili. Hii ni kwa sababu algoriti za Kujifunza kwa Kina zina nguvu zaidi ya kuchakata na zinaweza kujifunza tabia zinazozidi kuwa changamano kadiri inavyopokea data zaidi. Algorithms ya Kujifunza kwa Mashine, kwa upande mwingine, ina mapungufu yake juu ya ni kiasi gani inaweza kujifunza kutoka kwa data. Hatimaye, kazi zinazoweza kukamilishwa kwa Kujifunza kwa Kina ni pana zaidi kuliko zile za Kujifunza kwa Mashine. Ingawa Kujifunza kwa Mashine ni bora kwa kazi kama vile kuchanganua data, ubashiri na kutoa mapendekezo, Mafunzo ya Kina yanaweza kukamilisha kazi kama vile utambuzi wa picha, utambuzi wa usemi na usindikaji wa lugha asilia. Kwa muhtasari, Kujifunza kwa Kina ni kitengo kidogo cha Kujifunza kwa Mashine ambacho hutatua matatizo changamano zaidi na kuhitaji data zaidi kufanya hivyo. Algoriti za Kujifunza kwa Mashine kwa kawaida huwa na kina kifupi kuliko algoriti za Kujifunza kwa Kina, na zinaweza kupunguzwa kwa kiasi gani zinaweza kujifunza kutoka kwa data. 