<prompt> Tafadhali toa hasara mbili za kutumia kanuni za kujifunza mashine  <response>: 1. Ufafanuzi Mdogo - Kanuni za ujifunzaji wa mashine mara nyingi hufanya kazi kama kisanduku cheusi na inaweza kuwa vigumu kuelewa jinsi muundo huo umefanya ubashiri au uamuzi. Hii inamaanisha kuwa maarifa muhimu katika uhusiano wa data au uunganisho yanaweza kupotea, kwani algoriti hufanya ubashiri au maamuzi bila kutoa maelezo yoyote. Ukosefu huu wa uwazi na ukalimani unaweza kufanya iwe vigumu kwa biashara au watafiti kubainisha ufanisi wa modeli au uhalali wa matokeo. 2. Masuala ya ubora wa data na wingi - Kanuni za kujifunza kwa mashine zinategemea pakubwa ubora na wingi wa data iliyotolewa ili kufunza muundo. Ubora duni wa data, kama vile data isiyo sahihi, isiyolingana au isiyo na maana, inaweza kusababisha ubashiri na maamuzi yasiyo sahihi. Ndio maana ni muhimu sana kuwa na data bora na iliyoidhinishwa ipasavyo kabla ya kufunza mfano wako. Pia, ikiwa hakuna data ya kutosha inayopatikana, muundo unaweza kujazwa kupita kiasi kwa data iliyopo na huenda usijumlishe vizuri data au hali mpya. 