 Botonga algorithme ya base ya apprentissage machine pona mosala oyo elandi.
Tala plan ya algorithme ya base ya apprentissage automatique oyo ekoki kosalelama pona koyeba ba chats na bilili : 1. **Bosangisi ba données**: Etape ya liboso na processus ekozala ya kosangisa ensemble ya ba données ya munene ya bilili, ezala ya ba mbwa pe ya basusu biloko/ba-cats te. Ensemble ya ba données oyo elingaki kosalelama pona ko former modèle ya apprentissage machine pona koyeba pe koyeba ba chats na bilili. 2. **Prétraitement ya ba données**: Soki ba données ezuami, ekosenga kosala yango pe kobongisa yango. Yango ekoki kozala kobongola bonene ya bililingi, kobongola yango na langi ya motane, mpe kolongola makɛlɛlɛ nyonso to biloko mosusu oyo ekoki kozala. En plus, ekosenga kokabola ba données na ba ensembles ya formation pe ya test, na majorité ya ba données oyo ekozala réservée pona formation ya modèle. 3. **Kolongola makambo**: Na nsima, ekosɛnga kobimisa makambo oyo etali yango na bililingi oyo esalemi liboso. Yango ekoki kozala na texture, forme, détection ya bord to ba modèles ya couleur. Makambo yango ekosalelama na algorithme ya koyekola na masini mpo na koyeba bambwa na bililingi. 4. **Boponi modèle pe formation**: Pona pe ko former modèle ya apprentissage machine na kosalelaka ba fonctionnalités pe ba étiquettes oyo ezuami na ensemble ya ba données ya formation. Mpo na misala ya botangi ya bilili, ba modèles oyo esalemaka mingi ezali na ba réseaux neuronaux, ba machines vecteurs ya soutien (SVM), mpe ba nzete ya mikano. Na tango ya formation, modèle ekoyekola koyeba ba modèles pe bizaleli ya ba chats na bilili, kosalela ba données étiquetées lokola guide. 5. **Bomeki pe botali**: Soki modèle esili kopesa mateya, ekomekama na kosalelaka ensemble ya ba données ya bomekoli oyo ebombami. Bosali ya modèle ekotalelama na kokokanisa ba prédictions na yango na ba étiquettes ya solo ya bilili na ensemble ya ba données ya test. Ba metrics lokola précision, précision, na rappel ekoki kosalelama pona ko mesurer efficacité ya modèle. 6. **Misala**: Soki modèle esali malamu na ensemble ya ba données ya test, ekoki ko déployer pe kosalelama pona koyeba ba chats na bilili ya sika. Modèle ekozwa elilingi, ekobimisa makambo oyo etali yango, mpe ekosalela algorithme oyo eteyami mpo na kosala esakola soki elilingi yango ezali na mbwa to te. Na boumeli ya mosala mobimba, ekoki kosɛnga bábongola algorithme yango mpe bábongisa yango malamu mpo na kobongisa ndenge oyo esalaka. Yango ekoki kozala kobongisa ba paramètres ya modèle oyo eponami to komeka ba techniques ya extraction ya ba caractéristiques ndenge na ndenge.