<prompt> Tengeneza seti ya maswali ili kutathmini ujuzi wa mtu wa kujifunza kwa mashine.  <response>: 1.Kujifunza kwa mashine ni nini, kuna tofauti gani na akili ya bandia na kujifunza kwa kina? 2. Ni aina gani kuu za kujifunza kwa mashine? Tafadhali toa mfano kwa kila mmoja. 3.Seti ya data ya mafunzo ni nini, na ni tofauti gani na data ambayo mtindo haujaona? 4.Je, kazi ya gharama katika mchakato wa kujifunza mashine ni nini? 5.Kujifunza kusimamiwa na kujifunza bila kusimamiwa ni nini? 6.Je, ni baadhi ya miundo inayotumika sana unayoifahamu, unaweza kuainisha aina gani ya ujifunzaji wa mashine? 7.Je, unaweza kueleza maana ya kuzidisha kupita kiasi, na jinsi gani inaweza kuzuiwa au kutatuliwa? 8.Je, ni biashara gani ya upendeleo-tofauti katika kujifunza kwa mashine? 9.Je, ni mbinu zipi za kawaida zinazotumiwa wakati wa kuchakata mapema data ya kujifunza kwa mashine? 10. Je, umewahi kutumia zana kama vile k-fold cross-validation? Ikiwa ndivyo, unaweza kuielezea na kwa nini uliitumia? 11.Vigezo ni nini, na kwa kawaida huboreshwa vipi? 12.Je, unaweza kueleza mtandao wa neva wa bandia ni nini, na usanifu wake wa kimsingi? 13. Jinsi gani Gradient Descent hufanya kazi? 14.Unapaswa kufanya nini ikiwa modeli yako ya kujifunza mashine haifanyi kazi vizuri? 