 Matomba nini ezali na kosalela modèle ya apprentissage profond na esika ya modèle ya apprentissage automatique ya bonkoko?
Ba modèles ya apprentissage profond epesaka ba avantages ebele soki tokokanisi yango na ba modèles ya apprentissage automatique ya machine : 1. Ingénierie automatique ya ba fonctionnalités : Na apprentissage automatique ya modèle ya bonkoko, succès ya modèle esalemaka mingi na kopona ensemble ya ba fonctionnalités oyo ebongi, oyo ekoki kozua temps mpe expertise mingi. Na bokeseni, ba modèles ya apprentissage profond ekoki koyekola automatiquement ba éléments ya tina mpe ba modèles complexes na ba données brutes. 2. Kosimba ba données complexes : Boyekoli ya mozindo ekoki kosimba mitindo mingi ya ba données, lokola ba données oyo ebongisami te to oyo ebongisami te, bakisa mpe bilili, mongongo mpe makomi. Ba couches hiérarchiques epesaka ba modèles ya apprentissage profond nzela ya kobimisa automatiquement ba fonctionnalités ya niveau ya likolo pe abstrait na ba données brutes pe complexes. 3. Efficacité mpe évolutivité : Ba algorithmes ya apprentissage profond esalemi mpo na ko former na ba ensembles ya ba données ya minene, kosala que ezala efficace mingi na échelle na ba volumes massifs ya ba données. Na tango modèle ekomi ya sikisiki, ekitisaka besoin ya prétraitement ya ba données mosusu. 4. Bosembo ya bosikisiki : Ba modèles ya apprentissage profond ekoki kopesa bosikisiki ya likolo soki tokokanisi yango na ba modèles ya apprentissage automatique ya bonkoko, mingi mingi tango ya kosala na ba données complexes lokola bilili, elobeli, to makomi ya monoko ya bozalisi. 5. Bobongwani : Ba modèles ya boyekoli ya mozindo ekoki komesana na makambo ya sika pe koyekola na yango, kopesa bango makoki ya kobongisa na tango na nzela ya boyekoli ya seko. Yango ekomisaka bango idéal pona kosala na ba environnements dynamiques to kosala na ba données oyo ezali ko évoluer pe ba tendances oyo ezali kobima. Kasi, ezali na tina ya koyeba ete ba modèles ya apprentissage profond ekoki kosenga ba données mingi pe ba ressources informatiques pona ko former pe ekoki tango nionso te koleka ba modèles ya apprentissage automatique ya bonkoko. Pona kati ya kosalela modèle ya apprentissage automatique ya bonkoko to modèle ya apprentissage profond esengeli ezala na moboko ya complexité pe nature ya ba données, ba ressources oyo ezali, pe résultat oyo elingi.