 Limbolá ndenge oyo ba algorithmes ya apprentissage automatique esalaka.
Apprentissage automatique ezali branche ya intelligence artificielle oyo esangisi formation ya ba algorithmes mpo na kozua ba décisions to ba prédictions sur la base ya ba données. Algorithme ya apprentissage automatique ezali ensemble ya mibeko mpe ba modèles statistiques oyo ordinateur esalela mpo na koluka ba modèles to ba corrélations entre ba points de données, mpe na sima ezuaka ba prédictions to ba décisions na ba modèles wana. Processus général ya ndenge nini apprentissage automatique esalaka ekoki kokabolama na ba étapes ebele : 1. Kosangisa pe kobongisa ba données : Ba algorithmes ya apprentissage automatique esengeli na ba données pona koyekola na yango. Etape ya liboso ezali ya kosangisa pe kobongisa ba données oyo ekosalelama pona ko former algorithme. Yango ekoki kosɛnga kosukola to kosala formatage ya ba données, kolongola ba points nionso ya ba données oyo ezali na tina te to oyo ezali na erreur, mpe kopona ba fonctionnalités to ba variables nini ekosalelama pona formation. 2. Kopona Algorithme: Ezali na mitindo mingi ya ba algorithmes ya apprentissage automatique, moko na moko ezali na ba forces na ba faiblesses na yango. Mitindo mosusu oyo emonanaka mingi ezali na ba algorithmes ya boyekoli oyo etambwisami, ba algorithmes ya boyekoli oyo etambwisami te, mpe ba algorithmes ya boyekoli ya renforcement. Pona algorithme ekolanda ndenge ya ba données pe résultat oyo olingi. 3. Formation ya Algorithme : Soki ba données ebongisami pe algorithme eponami, étape oyo elandi ezali ya ko former algorithme. Formation esangisi koleisa ba données na algorithme, ko permettre yango ayekola pe a identifier ba modèles to ba corrélations entre ba points de données. Algorithme ekobongisa mibeko mpe ba modèles na yango tango ekoyekola, mpo na kobongisa bosikisiki na yango. 4. Komeka pe ko valider : Sima ya processus ya formation esili, na sima ba testaka algorithme na ensemble ya ba données separate pona komona ndenge nini esalaka bien. Etape oyo ezali na tina pona ko valider précision ya algorithme pe ko assurer que ezala sur-ajustement te na ba données ya formation, elingi koloba ezali kaka ko mémoriser ba données te mais plutôt ko généraliser connaissance oyo ezui. 5. Kosala ba prédictions pe ba décisions : Soki algorithme esili ko former pe ko valider, na sima ekoki kosalelama pona kozua ba prédictions to ba décisions na ba données ya sika. Algorithme esalela mibeko pe ba modèles oyo eyekoli na ba données ya sika, ezuaka ba prédictions to ba décisions na kotalaka ba modèles oyo e identifier. Na bokuse, ba algorithmes ya apprentissage automatique esalaka na ko analyser ba données, koyekola na ba données wana pona koyeba ba modèles, pe sima kosalela ba modèles wana pona kozua ba prédictions to ba décisions. Bosembo ya algorithme etali qualité ya ba données, appropriation ya algorithme oyo esalelami, pe bosikisiki ya processus ya formation.