在軟件開發領域，機器學習和傳統編程雖然都涉及代碼編寫，但它們的核心思想和方法存在顯著區別。

傳統編程依賴于明確的邏輯規則和指令。開發者需要預先定義輸入與輸出之間的關系，編寫詳細的算法和條件判斷。例如，開發一個計算器應用時，程序員必須明確指定加法、減法等運算的步驟。系統的行為完全由代碼邏輯決定，結果可預測且穩定。

相比之下，機器學習不依賴人工編寫的規則，而是通過數據驅動的方式自動學習模式。開發者提供大量數據（如用戶行為記錄或圖像樣本）和期望的輸出，機器學習模型會自行發現數據中的規律，并生成預測或決策。例如，開發一個垃圾郵件過濾器時，無需手動定義垃圾郵件的特征；模型會從標記的郵件數據中學習區分垃圾郵件與正常郵件。

二者的最大區別在于問題解決范式：傳統編程是“規則驅動”的，強調精確控制；而機器學習是“數據驅動”的，注重從經驗中歸納。在軟件開發中，傳統編程適用于邏輯明確、規則固定的任務（如操作系統或數據庫管理），而機器學習更適合處理復雜、模糊或動態的問題（如圖像識別或自然語言處理）。隨著人工智能的普及，許多現代軟件項目結合了二者，以兼顧效率與智能。