Limbola bokeseni kati na boyekoli oyo etambwisami mpe oyo etalelami te.
Boyekoli na bokengeli mpe na bokengeli te ezali lolenge mibale ya minene ya mayele ya boyekoli na masini oyo esalelamaka mpo na kopesa mateya na ba modèles ya boyekoli na masini. Na apprentissage supervisée, algorithme ya apprentissage machine e former na ensemble ya ba données étiqueté, esika variable ya résultat (to étiquette) eyebani. Mokano ya algorithme ezali ya koyekola fonction ya cartographie entre ba fonctionnalités ya entrée na variable ya résultat. Algorithme esalela fonction oyo ya cartographie pona kosala ba prédictions na ba données ya sika, oyo emonanaka te. Ba algorithmes ya apprentissage supervisés esalelamaka pona misala ya classification pe ya régression, esika variable ya résultat ezali catégorie to continue, respectivement. Na bokeseni, boyekoli oyo ezali na bokengeli te esalela te ba données étiquetées. Na esika na yango, algorithme emekaka koyeba ba modèles to ba relation na kati ya ba données na kolukaka ba clusters to ba groupes na kati ya ba données. Mokano ya boyekoli oyo ezali na bokengeli te ezali ya koyeba ba structures to makambo oyo ezali na se na kati ya ba données oyo ekoki kosalelama pona kolimbola ba données to koyeba boyokani kati ya ba points de données. Ba algorithmes ya apprentissage communs sans supervisés esalelamaka pona misala ya clustering pe ya réduction ya dimensionnalité. Na bokuse, bokeseni ya monene kati ya boyekoli oyo etambwisami pe oyo etambwisami te ezali ete boyekoli oyo etambwisami esalelaka ba données étiquetées pona koyekola fonction ya cartographie kati ya makambo ya bokotisi pe variable ya mbano, nzoka nde boyekoli oyo etalelami te emekaka koyeba ba modèles to boyokani na kati ya ba données na kolukaka ba clusters to ba groupes na kati ba données sans usage ya ba données étiquetées.