<prompt> Eleza dhana katika kujifunza kwa mashine.  <response>: Kujifunza kwa mashine ni kitengo kidogo cha akili bandia ambacho kinahusisha kufundisha kompyuta kujifunza kutoka kwa data, bila kuratibiwa kwa uwazi. Wazo la kujifunza kwa mashine ni kuunda algoriti ambazo zinaweza kujifunza na kuboreshwa kwa wakati zinapofichuliwa kwa data mpya. Msingi wa kujifunza kwa mashine ni dhana ya algoriti inayoweza kuchanganua data ya ingizo, kufanya ubashiri au maamuzi, na kurekebisha utendaji wake kulingana na usahihi wa matokeo yake. Kuna aina tatu kuu za ujifunzaji wa mashine: ujifunzaji unaosimamiwa, ujifunzaji usiosimamiwa, na ujifunzaji wa kuimarisha. Masomo yanayosimamiwa ni wakati algoriti inawasilishwa na data iliyo na lebo, na lengo ni algoriti kujifunza kuweka data ya ingizo kwa matokeo sahihi. Aina hii ya ujifunzaji hutumiwa kwa kawaida kwa uainishaji au kazi za urekebishaji, ambapo matokeo unayotaka yanajulikana. Kujifunza bila kusimamiwa, kwa upande mwingine, ni wakati algoriti inawasilishwa na data bila lebo maalum au matokeo unayotaka. Lengo ni algoriti kutambua ruwaza au mahusiano katika data peke yake. Hii hutumika kwa kawaida kwa kazi za kupunguza mikusanyiko au vipimo. Mafunzo ya kuimarisha ni wakati algoriti inatolewa na maoni kwa njia ya zawadi au adhabu kulingana na utendakazi wake. Lengo ni kwamba algoriti ijifunze kuongeza thawabu inayopokea kwa kufanya chaguo bora katika hali fulani. Aina hii ya kujifunza hutumiwa sana katika michezo au robotiki. Kujifunza kwa mashine ni uwanja unaokua kwa kasi, unaotumika katika anuwai ya tasnia, kutoka kwa huduma za afya hadi fedha hadi michezo ya kubahatisha. 