 Limbolá ndenge oyo algorithme ya koyekola na masini esalaka.
Algorithmes ya apprentissage automatique ezali ba programmes informatiques oyo epesaka système makoki ya kobongisa automatiquement performance na yango na mosala moko na koyekola na ba données. Na niveau ya likolo, processus ya koyekola na ba données esangisi koluka ba modèles pe ba relation na ba données oyo ekoki kosalisa pona kozua ba prédictions to ba décisions ya malamu. Ezali na mitindo mingi ya algorithmes ya koyekola na masini, mpe mokomoko na yango esalaka mwa ndenge mosusu. Kasi, mingi ya ba algorithmes ya apprentissage automatique ezali na mwa ba éléments communs : 1. Ba données : Ba algorithmes ya apprentissage automatique esengeli na ba données mpo na koyekola. Ba données ekoki kozala na ba exemples ebele ya musala oyo algorithme ezali koluka koyekola. Na ndakisa, soki mosala ezali ya koyeba soki elilingi moko ezali na mbwa to te, ba données ekozala ensemble ya bilili oyo ekomamaki na étiquette soki ezali na mbwa to te. 2. Modèle : Algorithme ya apprentissage machine esalelaka ba données pona ko former modèle. Modèle ezali représentation mathématique ya relation entre ba entrées (ndakisa, ba pixels ya image) na ba sorties (ndakisa, "cat" to "cat te"). Algorithme ezuaka modèle na kosala ba devinette ebele pe ko ajuster ba devinette wana en fonction ya ndenge nini ba expliquer ba données bien. 3. Optimisation: Pona koluka modèle ya malamu, algorithme esengeli na moyen ya ko mesurer ndenge nini ezali kosala bien. Mbala mingi, yango esalemaka na lisalisi ya fonction mathématique oyo babengaka fonction de perte. Fonction ya perte emekaka bokeseni kati ya prédiction ya modèle na sortie ya solo. Algorithme emekaka koluka modèle oyo e minimiser fonction ya perte. 4. Prédiction : Soki modèle ezui formation, ekoki kosalelama pona kosala ba prédictions na ba données ya sika. Na ndakisa, soki bapesi elilingi ya sika, modɛlɛ yango ekokaki kosakola soki ezali na mbwa to te. Na mokuse, algorithme ya apprentissage automatique esalaka na kosalelaka ba données mpo na ko former modèle, ko optimiser modèle wana mpo na ko minimiser erreur ya prédiction, mpe sima kosalela modèle oyo ezuami mpo na kosala ba prédictions na ba données ya sika.