 Générer application ya monde réel ya algorithme ya Neighbor Neighbor
Neighbor Neighbor ezali lolenge ya algorithme ya apprentissage basé na instance oyo ekoki kosalelama pona ba problèmes ya classification na régression. Esalelamaka mingi na ba applications ya mokili ya solo mpo na simplicité na yango mpe efficacité na yango. Tala mwa bandakisa ya bosaleli na yango: 1. **Systèmes ya recommandation**: Algorithme ya Neighbor Neighbor esalelamaka mingi na ba systèmes ya recommandé pona ba films, miziki, ba livres, to biloko. Na kotalela bizaleli ya mosaleli moko ya kala, algorithme yango elukaka ba voisins oyo bazali penepene (basaleli oyo bazali na matomba ya ndenge moko) mpe epesaka toli ya biloko oyo basaleli wana basepelaki na yango to basombaki. 2. **Bomoni ya bokosi**: Na makambo ya mosolo, algorithme ya Nerest Neighbor ekoki kosalelama mpo na koyeba ba transactions ya bokosi. Na kokokanisa transaction ya sika na oyo ya kala, algorithme ekoki koyeba soki ezali outlier (c.a.d., ekokani te na ba transactions nionso ya kala). Soki bamoni ete mombongo yango ezali likambo oyo esalemi na libándá, bakoki kotya yango elembo lokola oyo ekoki kozala na bokosi. 3. **Koyeba bilili**: Algorithme ya Neighbor Neighbor ekoki kosalelama na boyebi mpe classification ya bilili. Ndakisa, ekoki kosalelama mpo na ko classer ba chiffres oyo ekomami na maboko, esika algorithme ekokanisi image ya sika na ensemble ya ba données ya formation ya bilili oyo ezali na étiquette mpe ezuaka oyo ekokani mingi. 4. **Diagnostic médical**: Na domaine médical, algorithme ya Nerest Neighbor ekoki kosalelama pona kosunga na diagnostic ya ba maladi. Soki tokokanisi bilembo ya maladi mpe matomba ya ekzamɛ na ye na makambo oyo akutanaki na yango kala, algorithme yango ekoki kosalisa minganga báyeba koyeba soki moto azali na maladi yango. 5. **Marketing pe segmentation ya ba clients**: Algorithme ya Neighbor Neighbor ekoki kosalelama pona ko segmenter ba clients na kotalaka comportement na bango pe démographie. Na kokutaka bakiliya ya ndenge moko, bakompanyi ekoki kobongisa milende na bango ya kosala mombongo na kotalela bituluku ya sikisiki mpe kobongisa motuya ya mbongwana.