Kokanisa mpe kokesenisa matomba mpe mabe ya boyekoli ya mozindo mpe boyekoli ya kolendisa.
Boyekoli ya mozindo mpe boyekoli ya kolendisa ezali nyonso mibale ba sous-domaines oyo eyebani mingi ya apprentissage automatique, mpe ba techniques nionso mibale ezali na ba avantages mpe ba inconvénients na yango. Boyekoli ya mozindo ezali mayele oyo esɛngaka kopesa formasyo na ba réseaux neuronaux artificiels multi-couches na ba données ebele mpo na koyeba ba modèles mpe kosala ba prédictions. Ezali koleka na ba applications lokola vision ordinateur, reconnaissance ya maloba, mpe traitement ya langue naturelle. Epai mosusu, boyekoli ya kolendisa esɛngaka kopesa formasyo na agent mpo na kozwa bikateli oyo elandi na esika oyo ezali na nzela ya komeka mpe kosala mabunga. Ezali na ntina mingi na masano mpe na navigation ya robot, epai wapi agent asengeli koyekola kosala mosala oyo ekozwa matomba malamu. Avantages ya apprentissage profond ezali : - Ekoki koyekola automatiquement ba fonctionnalités na ba données brutes, ko réduire besoin ya ingénierie ya ba fonctionnalités - Eleki na traitement ya ba données ya haute dimensions lokola image, audio, na texte - Ezui état-de-art ba résultats na ba applications ndenge na ndenge Ba inconvénients ya apprentissage profond ezali : - Esengaka ba données étiquetées ebele pona kozua performance ya malamu - Ba modèles na yango complexes ekoki kozala difficile pona ko interpréter pe kolimbola - Ezali computationnellement intensif pe esengaka matériel ya makasi pona ko former Avantages ya apprentissage ya renforcement ezali : - Ekoki koyekola na mayele kozanga bokengeli ya polele - Ebongi pona misala ya bozui mikano pe ya bopesi bokonzi ya mindondo - Ekoki koyekola misala ya malamu na bisika ya dynamique pe ya bozangi bondimi Mabe ya boyekoli ya bokasi ezali : - Ekoki kosenga motango monene ya komeka liboso ya koyekola oyo ya malamu politique - Signal ya recompense ekoki kozala sparse to retardé, kosala que apprentissage ezala défi - Modèle ekoki kokangama na ba solutions suboptimales soki stratégie ya exploration esalemi malamu te Na bokuse, apprentissage profond pe apprentissage ya renforcement ezali nionso mibale ba techniques ya makasi, kasi eleki na ba applications différentes mpe bazali na ensemble na bango moko ya ba avantages mpe inconvénients. Na kotalela mokakatano ya sikisiki oyo tozali na yango, moko ekoki kozala malamu koleka mosusu.