Proszę wyjaśnić różnice między algorytmami statystycznymi a algorytmami uczenia maszynowego. 

Algorytmy statystyczne opierają się na analizie danych i stosowaniu metod statystycznych w celu wyjaśnienia zjawisk i zależności występujących w danych. Mają one na celu zrozumienie struktury danych i wykrycie wzorców, które mogą pomóc w przewidywaniu przyszłych wartości. Algorytmy te zwykle wymagają eksperckiej wiedzy i doświadczenia w dziedzinie, w której są stosowane, aby poprawnie zinterpretować wyniki.

Z drugiej strony, algorytmy uczenia maszynowego wykorzystują techniki sztucznej inteligencji, aby nauczyć się z danych i dokonywać przewidywań lub podejmować decyzje bez konieczności programowania ich ręcznie. Algorytmy te opierają się na tworzeniu modeli, które uczą się na podstawie danych wejściowych i mogą dostosowywać swoje zachowanie w oparciu o nowe dane. Algorytmy uczenia masz
Algorytmy statystyczne są glównie wykorzystywane do analizy durzej ilości danych oraz odkrywania wzorców w tych danych. Algorytmy uczenia maszynowego są używane do identyfikowania złożonych zależności w danych oraz dokonywania predykcji na podstawie zidentyfikowanych wzorców. Algorytmy statystyczne służą głównie do opisu danych, podczas gdy algorytmy oczenia maszynowego służą głuwnie do dokonywania predykcji lub podejmowania decyzji.