<prompt> Je! ni tofauti gani kuu kati ya ujifunzaji wa kina na mifano ya kawaida ya kujifunza mashine?  <response>: Ujifunzaji wa kina na ujifunzaji wa mashine wa jadi ni mbinu za kufundisha kompyuta kujifunza kutoka kwa data, kutambua mifumo ili kufanya maamuzi na ubashiri. Tofauti kuu kati ya hizi mbili iko katika usanifu wa mfano na mbinu ya msingi ya kupata maarifa kutoka kwa data. Kujifunza kwa mashine ya kawaida kunatokana na kanuni za algoriti kama vile kurudi nyuma kwa mstari, miti ya maamuzi, Majirani wa k-Karibu zaidi, na mashine za vekta zinazotumika, miongoni mwa zingine. Mbinu hizi kwa kawaida huhitaji mkusanyiko wa data wa mafunzo uwe umeratibiwa vyema na kupangwa vizuri, pamoja na vipengele vilivyotolewa kwa uwazi vilivyoundwa kwa mikono vinavyowakilisha data ghafi, ili algoriti iweze kujifunza kutambua ruwaza katika data huku ikiwa na ufanisi wa kukokotoa. Kinyume chake, kujifunza kwa kina ni sehemu ndogo ya kujifunza kwa mashine ambayo inahusisha mafunzo ya mitandao ya neva yenye tabaka nyingi. Mitandao hii inaweza kujifunza kiotomatiki vipengele na uwakilishi kutoka kwa data ghafi, mara nyingi kufanya hitaji la uhandisi wa vipengele kuwa muhimu zaidi. Miundo ya kujifunza kwa kina kwa kawaida huwa na uchangamano wa juu zaidi wa kukokotoa kutokana na kina na inaweza kufanya kazi na seti kubwa za data na data changamano isiyo na muundo kama vile lugha asilia, usemi na data ya picha. Mafanikio ya kujifunza kwa kina yamechangiwa zaidi na upatikanaji wa GPU zenye nguvu kuruhusu uchakataji sambamba, data kubwa, na uundaji wa algoriti za hali ya juu, zote zikifanya kazi pamoja ili kuruhusu miundo hii kufikia matokeo ya hali ya juu kwa wengi. changamoto kwa matatizo ya kujifunza mashine. Hata hivyo, kwa matatizo mengi rahisi, pamoja na mkusanyiko mdogo wa data na nafasi ya kipengele wazi, miundo ya kitamaduni isiyo na kina bado inaweza kufanya kazi kwa kasi zaidi, na inaweza kuwa rahisi kufasiri, kuliko mifano ya kujifunza kwa kina. 