<prompt> Eleza tofauti kati ya modeli ya kujifunza mashine na modeli ya kujifunza kwa kina.  <response>: Kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina zote ni sehemu ndogo za akili ya bandia, lakini kuna tofauti muhimu kati ya njia hizi mbili za AI. Kujifunza kwa mashine ni aina pana zaidi inayojumuisha mbinu na algoriti mbalimbali za kuwezesha kompyuta kujifunza kutoka kwa data, kutambua ruwaza, na kufanya ubashiri kwa kutumia programu chache wazi. Kanuni za ujifunzaji wa mashine zinaweza kugawanywa katika kategoria tatu kuu: mafunzo yanayosimamiwa, yasiyodhibitiwa na ya kuimarisha. Algoriti hizi zinaweza kutumika kwa kazi kama vile uainishaji, urejeshaji, mikusanyiko, na kupunguza vipimo. Kujifunza kwa kina, kwa upande mwingine, ni kitengo maalum cha kujifunza kwa mashine ambacho huangazia mitandao ya neva iliyo na tabaka nyingi, inayojulikana pia kama mitandao ya kina ya neva. Mbinu hii inaongozwa na muundo na kazi ya ubongo wa binadamu, na nodi zilizounganishwa ambazo zinaweza kusindika kiasi kikubwa cha data tata. Kanuni za ujifunzaji wa kina zinaweza kutumika kwa kazi kama vile utambuzi wa picha, uchakataji wa lugha asilia na utambuzi wa usemi, na zinafaa sana katika kushughulikia idadi kubwa ya data na uhusiano usio na mstari. Kwa kifupi, tofauti moja kuu kati ya kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina ni hitaji la data: wakati kanuni za kawaida za kujifunza mashine zinaweza kufanya kazi na seti ndogo za data za ukubwa wa kati, algoriti za kujifunza kwa kina kwa kawaida zinahitaji kiasi kikubwa cha data ili kutoa mafunzo kwa ufanisi. Zaidi ya hayo, algoriti za kujifunza kwa kina kwa ujumla ni kubwa zaidi kikokotoa na zinahitaji nguvu zaidi ya uchakataji kuliko algoriti zingine za kujifunza kwa mashine, na mara nyingi hufanya kazi vizuri zaidi wakati wa kuchakata data ambayo haijaundwa. 