 Makine öğreniminin neden geleneksel programlamadan daha iyi olduğunu bana açıklayın.
Makine öğrenimi, geleneksel programlamaya kıyasla sorunları çözmenin daha verimli ve doğru bir yoludur. Bunun nedeni, makine öğreniminin kalıp tanıma, veri madenciliği, derin öğrenme, doğal dil işleme gibi teknikleri ve kalıpları tanımak ve büyük miktarda veriden anlam çıkarmak için diğer teknikleri kullanmasıdır. Bu, makine öğrenimi algoritmalarının yalnızca birkaç örnek üzerinde eğitilmesine olanak tanır ve bunlar daha sonra ek programlamaya veya manuel kodlamaya ihtiyaç duymadan tahminler ve kararlar almak için kullanılabilir. Bu, aynı sonuçları elde etmek için genellikle çok fazla çaba ve manuel kodlama gerektiren geleneksel programlamaya göre büyük bir avantajdır. Ek olarak, makine öğrenimi algoritmaları kendilerini ayarlayabilir ve yeni verilerden "öğrenebilir", oysa geleneksel programlama tüm kodun manuel olarak güncellenmesini ve yeni veri kümelerine uyarlanmasını gerektirir.