机器学习与传统编程有何不同？

机器学习和传统编程之间的主要区别在于它们处理问题和解决方案的方法。

在传统编程中，程序员会编写明确的指令或规则来让计算机执行特定的任务。这种方式依赖于程序员对问题的理解和能够预见所有可能的情况来编写解决方案。例如，如果我们要编写一个程序来识别电子邮件中的垃圾邮件，传统编程方法需要程序员定义什么样的特征构成垃圾邮件，如特定的关键词或发件人，然后编写逻辑来过滤这些邮件。

而机器学习则是一种数据驱动的方法，它允许计算机使用数据来学习这些规则而不是由人直接编写。在机器学习模型中，算法会尝试找出数据中的模式并基于这些模式做出预测或决策。回到垃圾邮件识别的例子，使用机器学习，我们会提供大量的电子邮件数据（已标记为垃圾邮件或非垃圾邮件），算法会学习这些电子邮件的特征并建立一个预测模型来判断新邮件是否为垃圾邮件。

总结来说，机器学习与传统编程的主要区别在于：

1. 自动化与规模化：机器学习可以自动识别复杂的模式，适应新数据，适用于规模化的数据处理。
2. 灵活性和适应性：机器学习模型能够在面对数据变化时自我调整，而传统编程需要人工修改规则。
3. 依赖数据：机器学习的性能极大依赖于数据的质量和量，而传统编程依赖于程序员对问题的深刻理解。