 Tosengi yo opesa ndimbola mokuse ya bokeseni kati na algorithme ya boyekoli ya mozindo mpe algorithme ya boyekoli ya masini ya bonkoko.
Na niveau ya likolo, bokeseni monene kati na ba algorithmes ya apprentissage profond na ya apprentissage automatique ya bonkoko ezali na architecture na yango to ndenge nini e résoudre problème. Ba algorithmes ya apprentissage automatique ya bonkoko ezali na pipeline ya traitement ya ba données ya pete mpe ya rigide. Ba algorithmes oyo, lokola ba nzete ya décision, régression logistique, na ba machines vecteurs ya soutien, esalelaka mibeko oyo esalemi na maboko to ba formules mathématiques pré-définies pona ko modeler problème, pe typiquement ezalaka kaka na couche moko to mibale ya traitement ya ba données. Na yango, ba algorithmes ya bonkoko ya apprentissage automatique esengaka ingénierie ya ba fonctionnalités, oyo ezali processus ya kopona to ingénierie ya ba fonctionnalités ya entrée ya malamu koleka oyo eko améliorer performance ya ba modèles. Epayi mosusu, ba algorithmes ya apprentissage profond ezali na architecture moko ya complexe mingi, oyo ezali na ba couches ebele ya ba noeuds interconnectés, oyo babengaka mingi ba réseaux neuronaux artificiels. Chaque couches oyo esalaka calcul simple mpe e transformer ba données ya entrée brute na ba abstractions ya niveau ya likolo, ko permettre ba algorithmes ya apprentissage profond e yekola automatiquement pe e extraire ba fonctionnalités pertinentes na ba données brutes. Yango elingi koloba ete ba algorithmes ya apprentissage profond ekoki ko gérer ba données non structurées mpe complexes, lokola ba images to ba enregistrements ya mongongo. Na bokuse, ba algorithmes ya apprentissage profond ezali na architecture ya complexe mingi mpe ekoki koyekola ba fonctionnalités automatiquement na ba données brutes, alors que ba algorithmes ya apprentissage automatique ya bonkoko ezali simple, ezali na ba couches ya traitement moke, mpe ekoki kosenga ingénierie ya ba fonctionnalités mpo esala malamu.