పారంపరిక ప్రోగ్రామింగ్ డెవలపర్ల ద్వారా రాసిన స్పష్టమైన నియమాలను ఉపయోగిస్తుంది, అయితే ML డేటా నుండి నమూనాలను నేర్చుకుంటుంది. ప్రాథమిక వ్యత్యాసం ఏమిటంటే, ML సిస్టమ్లు డేటాపై శిక్షణ పొందాయి కాని నియమాలతో ప్రోగ్రామ్ చేయబడలేదు — సమస్యలను పరిష్కరించడానికి ఇది వేరే నమూనా.
ప్రాథమిక వ్యత్యాసం
text
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