従来の探索的データ解析（統計学）と機械学習はどう違うのか、一言で説明しなさい。
機械学習と従来の探索的データ解析（EDA）の焦点と目的における重要な一般的違いは、機械学習が基礎となる現象の基本的な性質を説明するよりも、応用を志向していることなのだ。機械学習は、関係する変数間の特定の関係を特定することに比較的関心が低い。例えば、基礎となる関数の性質や、変数間の相互作用的な多変量依存関係の特定のタイプを明らかにすることは、機械学習の主な目標ではありません。その代わりに、有用な予測を生み出すことができる解を作り出すことに焦点が当てられている。機械学習は、データ探索や知識発見に対する「ブラックボックス」タイプのアプローチを特に受け入れ、従来の探索的データ分析（EDA）技術だけでなく、有効な予測を生成できるが、予測の根拠となる変数間の相互関係の特定の性質を特定することができないニューラルネットワークなどの技術も使用しているのだ。