 Limbola ngai mpo na nini koyekola na masini eleki programmation ya bonkoko.
Machine Learning ezali application ya intelligence artificielle oyo epesaka programme ya ordinateur nzela ya kobongisa performance na yango ya mosala moko na nzela ya ba données, sans que ezala programme ya polele. Nzokande, programmation ya bonkoko etalelaka malako ya polele mpe na mibeko oyo esili kolimbolama liboso oyo ekomami na programmeur. Ezali na mwa bantina ya ntina mpo na nini boyekoli ya masini etalelami lokola malamu to ya litomba koleka programmation ya bonkoko na ba scénarios mingi: 1. Kosimba mindondo: Litomba ya yambo mpe mbala mosusu ya ntina mingi ya boyekoli ya masini ezali makoki na yango ya kosimba mpe kopesa ntina ya makambo ya mindondo, oyo ezali te -ba données linéaires, mpe ya dimensions ya likolo. Programmation traditionnelle basée na mibeko ekoki kokoma kilo tango ozali kosala na ba données compliquées mpe dynamiques. Na bokeseni, ba algorithmes ya apprentissage automatique esalaka na koyekola ba modèles na ba données mpe kozua ba décisions na ba modèles wana, kosala que ezala malamu mingi mpo na ko traité ba données complexes. 2. Adaptabilité : Ba algorithmes ya apprentissage automatique ekoki ko adapter pe kobongisa performance na yango na tango tango bazali kokutana na ba données ya sika. Na ndakisa, motɛ́lɛ ya kopesa toli oyo esalelami na programɛ moko ya miziki ekoki koyeba makambo oyo moyoki alingaka mpe na nsima kosalela makambo yango mpo na kopesa toli mpo na banzembo oyo ebongisami na ndenge oyo alingi. Ba méthodes ya programmation ya bonkoko ezali na mécanisme te ya koyekola na ba données mpe kobongisa na tango, oyo ekoki kopekisa réponse na yango na ba conditions oyo ezali kobongwana. 3. Kosala automatisation ya analyse ya ba données: Apprentissage automatique ekoki kosalisa na automate ya analyse ya ba données mpe kosala ba prédictions oyo soki te elingaki kosenga temps mpe effort ya mutu ebele. Na ndakisa, kanisá ete okoma code oyo ekoki kosakola soki mombongo moko boye ezali ya bokosi, soki totaleli motángo monene ya makambo mpe boyokani ya mindɔndɔmindɔndɔ kati na makambo yango. Na esika na yango, algorithme ya apprentissage automatique ekoki koyekola automatiquement ba modèles pertinents na ba données mpe kosala ba prédictions na précision makasi. Na bokuse, apprentissage automatique epesaka ba avantages ya minene koleka programmation traditionnelle na traitement ya complexité, ko s’adapter na ba conditions ya sika, mpe ko automatiser analyse ya ba données. Bizalela yango esalaka ete ezala esaleli ya nguya mpo na kosilisa mikakatano oyo ekozala mpasi to ekoki kosalema te mpo na kosilisa yango na kosaleláká mayele ya bonkɔkɔ.