<prompt> Linganisha na utofautishe Uchimbaji Data na Mafunzo ya Mashine.  <response>: Uchimbaji wa data na kujifunza kwa mashine ni maeneo mawili ya sayansi ya kompyuta ambayo yameunganishwa. Ingawa wanashiriki mfanano fulani, pia wana tofauti fulani. Uchimbaji data ni mchakato wa kutoa taarifa muhimu kutoka kwa hifadhidata kubwa. Inahusisha matumizi ya mbinu mbalimbali kama vile kuunganisha, uainishaji, na kanuni za uhusiano wa uchimbaji ili kufichua mifumo na uhusiano fiche katika data. Lengo la uchimbaji data ni kuleta maana na kubadilisha data mbichi kuwa maarifa yanayotekelezeka. Kwa upande mwingine, Kujifunza kwa Mashine ni kitengo kidogo cha akili bandia ambacho kinahusisha uundaji wa algoriti ambazo zinaweza kujifunza kutoka kwa data na kufanya ubashiri au maamuzi kulingana na data hiyo. Lengo la kujifunza kwa mashine ni kuunda miundo ambayo inaweza kujumlisha na kufanya ubashiri au maamuzi sahihi kuhusu data mpya, isiyoonekana. Tofauti moja kuu kati ya hizi mbili ni kwamba uchimbaji wa data ni mchakato wa kutafuta uunganisho au ruwaza kati ya sehemu nyingi katika hifadhidata kubwa za uhusiano huku ujifunzaji kwa mashine hutumia mifumo hii na uunganisho kujifunza kutoka kwa data na kufanya ubashiri sahihi. Kimsingi, uchimbaji wa data ni wa uchunguzi zaidi kimaumbile, unaolenga kutafuta mifumo au uhusiano ambao haukujulikana hapo awali katika data. Kwa upande mwingine, kujifunza kwa mashine kunatabirika zaidi, kukilenga kutumia mifumo inayojulikana kufanya ubashiri au maamuzi. Zaidi ya hayo, miundo ya kujifunza kwa mashine inaweza kuboreshwa baada ya muda, kwani inafichuliwa kwa data mpya, ilhali mbinu za uchimbaji data hazibadiliki. Kwa ujumla, uchimbaji wa data na ujifunzaji wa mashine ni zana mbili muhimu za kupata maarifa kutoka kwa data. Ingawa wanashiriki mfanano fulani, pia wana tofauti tofauti, na zote zina uwezo wao wa kipekee na kesi za utumiaji. 