Limbola likanisi ya ba réseaux neuronaux artificiels.
Réseau neuronal artificiel ezali modèle informatique oyo e inspiré na structure mpe fonctionnement ya réseau neuronal biologique ya cerveau ya moto. Esalelamaka na apprentissage automatique mpe na intelligence artificielle mpo na kosakola ba résultats, koyeba ba modèles, mpe ko classer ba données. Réseau neuronale ezali na ba couches ya ba noeuds interconnectés to "neurons" oyo ezali na makoki ya ko traité ba informations. Neurone mokomoko ezwaka makambo oyo euti na ba neurones mosusu oyo ezali na couche oyo eleki, esalaka makambo yango na lisalisi ya ensemble ya ba opérations mathématiques, mpe na nsima etindi makambo oyo ebimaka na ba neurones oyo ezali na couche oyo elandi. Couche ya liboso na réseau neuronal ezali couche ya entrée, esika ba données ekɔtisami na réseau mpo na kosala yango. Couche ya suka ezali couche ya sortie, esika ba résultats ya suka ezuami. Na kati, ekoki kozala na couche moko to ebele oyo ebombami oyo esalaka ba transformations complexes na ba données. Ba connexions entre ba neurones na ba couches différentes ezali na ba poids associés, oyo elakisaka influence boni neuron moko ezali na neuron mosusu. Ba réseaux neuronaux eteyamaka na nzela ya ensemble ya ba données oyo ezali na ba résultats eyebani, na processus oyo babengaka apprentissage supervisée. Na boumeli ya mosala ya kosala ngalasisi, babongisaka kilo ya boyokani oyo ezali kati na ba neurones mpo na kokitisa bokeseni kati na makambo oyo esakolamaki mpe ya solosolo. Soki réseau ezwi formasyo, ekoki kosalelama mpo na kosala ba prédictions na ba données ya sika. Ba réseaux neuronaux artificiels ezali na ba applications ebele, na kati na yango reconnaissance ya image na elobeli, traitement ya langue naturelle, na modélisation prédictive. Bazali na tina mingi pona kosilisa mikakatano esika oyo boyokani kati ya ba points de données ezali complexe pe difficile pona ko modeler na kosalelaka ba méthodes traditionnelles.