Kokanisa mpe kokesenisa bokeseni kati na boyekoli ya masini oyo etambwisami mpe oyo etalelami te.
Apprentissage automatique supervisée et sans surveillance ezali mibale ya ba approches ya minene oyo esalelamaka na intelligence artificielle mpe na analyse ya ba données. Nyonso mibale esalelamaka mpo na kozwa ba modèles mpe kosala ba prédictions na ba données, kasi ezali na mwa bokeseni ya ntina kati na bango mibale. Boyekoli ya masini oyo etambwisami esɛngaka kosala na ensemble ya ba données oyo ezali na étiquette, esika oyo sortie oyo olingi eyebani deja. Algorithme moko e former na ba données oyo, mpe na nzela ya usage ya ba exemples étiquetés, algorithme ekoki koyeba relation entre ba données ya entrée na ba données ya sortie. Soki bazwi formasyo, modèle yango ekoki kosala ba prédictions ya sikisiki na ba données ya sika. Ba algorithmes ya apprentissage supervisés ekoki kosalelama pona ba problèmes ya classification pe ya régression. Bandakisa mosusu ya ba algorithmes ya apprentissage supervisés ezali na ba nzete ya décision, Régression linéaire, mpe Bayes naïf. Nzokande, koyekola na masini kozanga bokengeli esɛngaka te makambo oyo ezali na bilembo. Na esika na yango, algorithme esalaka mpo na koluka structure mpe boyokani na kati ya ba données yango moko, mbala mingi esangisi ba points ya ba données ya ndenge moko esika moko na kotalela bizaleli na yango. Na bokeseni na boyekoli oyo etambwisami, boyekoli oyo etalelami te esalelamaka te mpo na kosakola mbano oyo elingi, kasi mpo na kozwa ba modèles to bosangisi oyo ebombami na kati ya ba données. Bandakisa mosusu ya ba algorithmes ya apprentissage sans surveillance ezali na clustering, lokola K-Means, pe ba techniques ya réduction ya dimensionnalité, lokola Analyse ya ba composants principaux. Bokeseni ya ntina kati ya boyekoli oyo etambwisami mpe oyo etalelami te ezali na bosaleli ya ba données étiquetées. Boyekoli na bokengeli esengaka ba données étiquetées mpo na ko former modèle mpe kosala ba prédictions ya sikisiki, alors que apprentissage sans surveillance esalaka bongo te. En plus, apprentissage supervisée esalelamaka pona ko prédire résultat spécifique, alors que apprentissage sans surveillance esalelamaka pona ko découvrir ba modèles to ba structures sous-jacentes na kati ya ba données. Lolenge nyonso mibale ezali na makambo na yango ya makasi mpe ya bolɛmbu, yango esalaka ete ebongi na mitindo ndenge na ndenge ya mikakatano.