Traditioneel programmeren en machine learning zijn in wezen verschillende benaderingen van probleemoplossing.
Bij traditioneel programmeren geeft een programmeur handmatig specifieke instructies aan de computer op basis van zijn begrip en analyse van het probleem. Als de data of het probleem veranderen, moet de programmeur de code handmatig bijwerken.
Bij machine learning is het proces daarentegen geautomatiseerd: we geven data door aan een computer en deze komt met een oplossing (i.e., een model) zonder expliciete instructies over hoe dit moet. Omdat het ML-model zelf leert, kan het nieuwe data of nieuwe scenario’s zelf verwerken.
Over het algemeen is traditioneel programmeren een meer vaste aanpak waarbij de programmeur de oplossing expliciet ontwerpt, terwijl ML een meer flexibele en adaptieve aanpak is waarbij het ML-model leert van data om een oplossing te genereren.