 Limbola matomba mpe mikakatano ya kosalela boyekoli ya mozindo.
Boyekoli ya mozindo ezali sous-catégorie ya apprentissage automatique, oyo ezali essentiellement réseau neuronal oyo ezali na ba couches misato to koleka. Ba réseaux neuronaux couches wana esalemaka pona kosala ba modèles prédictifs à partir ya ba volumes minene ya ba données. Koyekola na mozindo ezali na matomba mpe mikakatano mingi. Matomba : 1. Bosikisiki ya likolo : Ba algorithmes ya boyekoli ya mozindo ekoki kozua bosikisiki ya kokamwa, mingi mingi tango ya kosala na ba volumes minene ya ba données. Na bozali ya ba ensembles ya ba données ya minene mpe bomati monene ya nguya ya calcul, bosikisiki ya ba modèles ya apprentissage profond ekoki kobongisama. 2. Automatisation: Ba algorithmes ya apprentissage profond ekoki kosala extraction ya ba fonctionnalités mpe ingénierie automatiquement, kokitisa makasi charge ya mosala mpe kosala processus mbangu. Yango esalisaka bango básilisa mikakatano ya mindɔndɔmindɔndɔ kozanga ete bázala na mposa ya mayele mingi ya moto ya siansi oyo ayekolaka makambo ya badonnée mpo na koyeba makambo ya ntina mingi. 3. Flexibilité : Ba algorithmes ya apprentissage profond ekoki kosalelama na ba applications ebele, na kati na yango reconnaissance ya image na elobeli, traitement ya langue naturelle (PNL), traduction ya langue, pe ba véhicules autonomes, parmi d’autres. Ba algorithmes yango ekoki koyekola na mitindo ndenge na ndenge ya ba données, na ndakisa bililingi, video, audio, mpe makomi. 4. Bobongisi ya seko : Ba modèles ya boyekoli ya mozindo bayekolaka automatiquement na ba données ya sika pe ezo évoluer pona ko s’adapter na ba changements ya distribution ya ba données. Yango esali ete modèle oyo ekoki kobongisama na tango pe kokoma ya sikisiki tango ezali kokutana na ba scénarios ya sika. Mikakatano : 1. Likoki ya kosala ba calculs : Ba algorithmes ya boyekoli ya mozindo esengaka nguya ya calcul pe mémoire ya monene, mingi mingi na tango ya phase ya formation. Mpo na kosala mpe kosala ba volumes minene ya ba données, esengeli ba GPU ya performance ya likolo mpe mémoire ebele. 2. Bozwami ya ba données : Ba algorithmes ya apprentissage profond esalaka malamu koleka tango ya kosala na "ba données minene." Bosembo ya ba modèles oyo etali motango pe lolenge ya ba données ya formation. Na yango, moko ya mikakatano minene na kosalela boyekoli ya mozindo ezali kozwa ensemble ya ba données ya monene mpe ya momonisi. 3. Interprétabilité : Na bokeseni na ba modèles ya apprentissage automatique ya bonkoko, ba modèles ya apprentissage profond etalelamaka mingi lokola "ba boîtes noires" mpo ezali mpasi kolimbola mpo na nini modèle esalaka ba prédictions spécifiques. Kozanga ndimbola oyo ekoki kozala mokakatano monene na ba applications esika ezali na tina ya kososola raisonnement oyo ezali sima ya ba décisions oyo modèle ezui. Mpo na kosukisa, boyekoli ya mozindo ezali esaleli ya nguya oyo esalelamaka mpo na kozwa bosikisiki ya kokamwa, kosala ete kobimisa makambo na masini, mpe kobongisa na boumeli ya ntango. Esengeli kotalela malamu mikakatano ya makoki ya calcul, ya bozui ba données, pe ya kolimbola mpo na kosalela malamu ba modèles wana.