 ווי איז מאַשין לערנען אַנדערש פון טראדיציאנעלן קאַמפּיוטינג?
מאַשין לערנען (ML) און טראדיציאנעלן קאַמפּיוטינג זענען אַנדערש אין די וועג זיי סאָלווע פּראָבלעמס און מאַכן דיסיזשאַנז. אין טראדיציאנעלן קאַמפּיוטינג, פּראָוגראַמערז בפירוש דעפינירן אַ סכום פון כּללים, פּראַסעסאַז און פּראָוסידזשערז צו סאָלווע אַ פּראָבלעם אָדער דורכפירן אַ אַרבעט. דער קאָמפּיוטער גייט די ינסטראַקשאַנז און פּערפאָרמז די פּינטלעך סיקוואַנסיז פון סטעפּס ספּעסיפיעד צו צושטעלן אַ לייזונג. טראַדיציאָנעל קאַמפּיוטינג רילייז אויף מענטש-דיפיינד אַלגערידאַמז און אַרבעט געזונט ווען די כּללים וואָס רעגירן די לייזונג פּלאַץ זענען קלאָר, גענוי און די פראבלעמען זענען דיטערמאַניסטיק. פֿאַר בייַשפּיל, קאַלקיאַלייטינג די סאַכאַקל פון נומערן, שאַפֿן אַ דאַטאַבייס אָדער סאָרטינג אַ רשימה פון זאכן. אויף די אנדערע האַנט, מאַשין לערנען איז אַ סאַבסעט פון אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע, ווו די פּראָגראַם "לערנט" פֿון דאַטן. אַנשטאָט בפירוש פּראָגראַממינג, ML מאָדעלס זענען פאסטעכער מיט דאַטן און נוצן סטאַטיסטיש אָדער מאַטאַמאַטיקאַל טעקניקס צו געפֿינען פּאַטערנז און מאַכן פֿאָרויסזאָגן, אַלאַוינג די פּראָגראַם צו פֿאַרבעסערן זיין פאָרשטעלונג ווען עס גיינז דערפאַרונג. מאַשין לערנען איז נוציק ווען איר האַנדלען מיט זייער קאָמפּליצירט, פאַקטיש-וועלט פּראָבלעמס וואָס זענען שווער צו סאָלווע ניצן טראדיציאנעלן הערשן-באזירט פּראָגראַממינג אַזאַ ווי: פאַסיאַל דערקענונג, לאַגער מאַרק פאָרויסזאָגן און שפּראַך איבערזעצונג. אין קיצער, דער הויפּט חילוק צווישן מאַשין לערנען און טראדיציאנעלן קאַמפּיוטינג איז אַז כאָטש בעקאַבאָלעדיק קאַמפּיוטינג איז באזירט אויף יקספּליסאַט אינסטרוקציעס געשריבן דורך יומאַנז, מאַשין לערנען רילייז אויף די פיייקייט פון די פּראָגראַם צו לערנען פֿון דאַטן צו מאַכן ינפעראַנסאַז, פֿאָרויסזאָגן אָדער נעמען אַקשאַנז.