<prompt> Eleza ni tofauti gani kati ya modeli ya kujifunza kwa kina na modeli ya kawaida ya kujifunza mashine.  <response>: Kujifunza kwa mashine na kujifunza kwa kina ni vikundi viwili vya akili ya bandia, na tofauti kati yao iko katika mbinu ya kutatua matatizo, usanifu wa jengo la mfano, na utendaji wao katika kushughulikia data changamano. Kujifunza kwa mashine ya kawaida au kujifunza kwa mashine ya kitamaduni kunahusisha kutumia mbinu za takwimu na algoriti ili kufanya kompyuta kujifunza kutoka kwa data, na kufanya ubashiri au maamuzi bila kuratibiwa kwa uwazi kutekeleza kazi hiyo. Mbinu hizi zinahitaji uchakataji mwingi wa awali wa data, uteuzi wa vipengele, na uhandisi wa vipengele ili kuhakikisha kuwa muundo hufanya kazi vyema. Baadhi ya algoriti za kawaida za kujifunza mashine ni pamoja na urejeleaji wa mstari, misitu nasibu, mashine za kusaidia vekta, miongoni mwa zingine. Kwa upande mwingine, kujifunza kwa kina ni aina ya kujifunza kwa mashine ambayo inahusisha mitandao ya neural yenye tabaka nyingi. Kila safu ina jukumu la kutoa viwango tofauti vya uondoaji na uwakilishi kutoka kwa data ya ingizo. Miundo ya kujifunza kwa kina huchochewa na muundo na utendakazi wa ubongo na imeundwa kujifunza yenyewe, kwa kugundua vipengele muhimu moja kwa moja kutoka kwa data ghafi ya ingizo, na kuondoa hitaji la uhandisi wa vipengele. Miundo hii ina uwezo wa kushughulikia hifadhidata kubwa na inaweza kushughulikia data isiyo na muundo kama vile picha, sauti na maandishi, kwa kiwango cha kipekee cha usahihi. Kwa muhtasari, tofauti kuu kati ya ujifunzaji wa kina na miundo ya kawaida ya kujifunza mashine ni pamoja na: - Uchakataji wa Data: Miundo ya kawaida ya kujifunza kwa mashine inahitaji data iliyopangwa na iliyosafishwa, huku miundo ya kujifunza kwa kina inaweza kufanya kazi na data isiyo na muundo na yenye fujo. - Uchimbaji wa Vipengee: Katika miundo ya kawaida ya kujifunza kwa mashine, uteuzi wa vipengele hufanywa na mtu mwenyewe, huku miundo ya kina ya kujifunza hutoa kiotomatiki vipengele muhimu kutoka kwa data. - Utendaji: Kwa hifadhidata ndogo, miundo ya kawaida ya kujifunza mashine inaweza kushinda miundo ya kina ya kujifunza. Hata hivyo, kadiri ukubwa wa mkusanyiko wa data unavyoongezeka, miundo ya kujifunza kwa kina huwa na utendaji bora zaidi wa miundo ya kawaida ya kujifunza mashine. - Utata wa Muundo: Miundo ya kujifunza kwa kina kwa kawaida huwa changamano zaidi na ina uwezo mkubwa wa kukokotoa ikilinganishwa na miundo ya kawaida ya kujifunza kwa mashine, ambayo inaweza kuwa rahisi na rahisi kutafsiri. 