Limbola lolenge nini ya mikakatano modèle ya apprentissage machine ekokutana na yango.
Ezali na mikakatano mingi oyo modèle ya apprentissage machine ekoki kokutana na yango. Mwa ndambo na yango ezali : 1. Bolamu ya ba données : Ba algorithmes ya apprentissage automatique etie motema mingi na qualité ya ba données oyo ba formation na yango. Soki ba données ezali makelele, incomplete to représentant te ya ba situations ya monde réel, modèle ekozala na difficulté ya kosala na bosikisiki pe ko généraliser na ba données ya sika. 2. Complexité : Ba modèles ya apprentissage automatique ekoki kozala complexe mpe difficile ya ko interpréter. Yango ekoki kosala ete ezala mpasi mpo na kolimbola ndenge nini modèle ezali kosala ba prédictions na yango mpe ekoki komema na makambo na transparence mpe confiance. 3. Surfitting : Modèle ya surfit ezali oyo eyekoli ba données ya formation malamu mingi, y compris makelele pe ba erreurs, pe ezali na makoki ya ko généraliser bien te na ba données ya sika. Oyo ezali mokakatano oyo emonanaka mingi na boyekoli ya masini mpe ekoki kosilisa yango na nzela ya mayele lokola kopona makambo mpe kosala ete makambo ezala mbala na mbala. 4. Bias : Ba modèles ya apprentissage automatique ekoki ko perpétuer ba bias oyo ezali na kati ya ba données, oyo ememaka na ba résultats discriminatoires to injustes. Bias ekoki kobima na ba sources ndenge na ndenge, lokola ndenge ya kosangisa ba données to ndenge ya ko former modèle. Kokitisa bias ezali domaine active ya recherche na domaine. 5. Computation : Formation ya ba modèles ya apprentissage automatique ekoki kozala computationnellement intensif mpe esengaka ba quantités significatives ya puissance informatique mpe mémoire, surtout tango ya kosala na ba ensembles ya ba données ya minene. Yango ekoki kozala mokakatano tango ozali koluka ko échelle ba modèles ya apprentissage machine mpe ko déployer yango na production. 6. Hyperparamètre Tuning: Mbala mingi, ba modèles ya apprentissage automatique ezalaka na ba hyperparamètres ebele oyo esengeli ko tuning na bokebi mpo na kozua performance ya malamu koleka. Yango ekoki kozala likambo oyo esɛngaka ntango mingi mpe ya mindɔndɔmindɔndɔ mpe esɛngaka bososoli ya mozindo ya ba algorithmes oyo ezali na nsé na yango. 7. Mbongwana ya bopanzani ya ba données : Ba modèles ya apprentissage automatique esalemaka mingi mingi na distribution spécifique ya ba données, kasi bopanzani oyo ekoki kobongwana na tango, oyo ememaka na bokiti ya performance ya modèle. Mokakatano oyo, eyebani na kombo ya concept drift to drift ya ba données, esengaka bolandi ya seko pe re-formation ya modèle pona ko assurer que modèle ezala kaka ya sikisiki.