A tradicionális programozás explicit szabályokat használ, amelyeket a fejlesztők írnak meg, míg az ML adatokból tanul meg mintákat. Az alapvető különbség az, hogy az ML-rendszerek adatokon tanulnak a szabályokkal való programozás helyett — ez egy másik paradigma a problémamegoldáshoz.
Az alapvető különbség
TRADITIONAL PROGRAMMING → developers write explicit RULES (logic) →
RULES + INPUT → OUTPUT (the program follows the coded logic)
→ you specify exactly HOW to solve the problem (step by step)
MACHINE LEARNING → the system LEARNS rules/patterns from DATA →
DATA + EXAMPLES (input + output) → a trained MODEL → MODEL + INPUT → OUTPUT
→ you provide examples; the model learns the patterns (you don't code the logic)
→ programming: code the logic; ML: learn the logic from data
