<prompt> Kujifunza kwa Mashine ni tofauti vipi na kompyuta ya jadi?  <response>: Kujifunza kwa Mashine ML na kompyuta ya kawaida hutofautiana katika njia ya kutatua matatizo na kufanya maamuzi. Katika kompyuta ya jadi, waandaaji wa programu hufafanua kwa uwazi seti ya sheria, taratibu na taratibu za kutatua tatizo au kufanya kazi. Kompyuta hufuata maagizo hayo na hufanya mfuatano kamili wa hatua zilizobainishwa ili kutoa suluhisho. Kompyuta ya kitamaduni inategemea algoriti zilizofafanuliwa na mwanadamu na hufanya kazi vizuri wakati sheria zinazosimamia nafasi ya suluhisho ziko wazi, sahihi na shida zinaamuliwa. Kwa mfano, kuhesabu jumla ya nambari, kuunda hifadhidata au kupanga orodha ya vitu. Kwa upande mwingine, Kujifunza kwa Mashine ni sehemu ndogo ya Akili Bandia, ambapo programu hujifunza kutoka kwa data. Badala ya kupanga programu kwa njia dhahiri, miundo ya ML hulishwa data na hutumia mbinu za takwimu au hisabati kutafuta ruwaza na kufanya ubashiri, hivyo basi kuruhusu programu kuboresha utendaji wake kadri inavyopata uzoefu. Kujifunza kwa Mashine ni muhimu unaposhughulika na matatizo changamano, ya ulimwengu halisi ambayo ni vigumu kusuluhisha kwa kutumia upangaji wa kanuni za jadi kama vile: utambuzi wa uso, ubashiri wa soko la hisa na tafsiri ya lugha. Kwa muhtasari, tofauti kuu kati ya Kujifunza kwa Mashine na kompyuta ya kitamaduni ni kwamba ingawa kompyuta ya kitamaduni inategemea maagizo wazi yaliyoandikwa na wanadamu, Mafunzo ya Mashine yanategemea uwezo wa programu kujifunza kutoka kwa data kufanya makisio, ubashiri au kuchukua hatua. 