 Koyeba mpe kolimbola mitindo ndenge na ndenge ya ba algorithmes ya apprentissage automatique
Apprentissage automatique ezali branche ya intelligence artificielle oyo etali développement ya ba algorithmes na ba modèles statistiques, oyo epesaka ba systèmes informatiques nzela ya ko améliorer automatiquement performance na yango na expérience. Ezali na mitindo mingi ya ba algorithmes ya apprentissage automatique, na kati na yango : 1. Boyekoli oyo etambwisami : Lolenge oyo ya algorithme esalelamaka mpo na kosala ba prédictions to ba classifications oyo esalemi na ba données to ba exemples étiquetées. Ezali na misala mibale ya minene, oyo ezali régression (kosakola ba valeurs continues) na classification (ko prédire ba valeurs discrètes to ba étiquettes). Ba nzete ya mikano, ba machines vectorielles ya soutien, ba Bayes Naïfs, ba voisins k-proches, na régression linéaire ezali ba algorithmes oyo esalemaka mingi na apprentissage supervisée. 2. Boyekoli oyo ezali na bokengeli te : Na bokeseni na boyekoli oyo ezali na bokengeli, esika oyo ba données ezali na étiquette, boyekoli oyo ezali na bokengeli te etali ba données oyo ezali na étiquette te. Mokano na yango ya monene ezali ya koyeba ba modèles to ba relation na ensemble ya ba données. Mitindo ya ba algorithmes ya apprentissage sans surveillance oyo emonanaka mingi ezali clustering, esika ba points ya ba données ya ndenge moko esangisi esika moko pe détection ya anomalie, esika algorithme e identifiaka ba points ya ba données inhabituelles. Bandakisa mosusu ya ba algorithmes oyo esalelamaka na boyekoli oyo ezali na bokengeli te ezali na kati ya clustering ya k-means, clustering hiérarchique, mpe analyse ya composante principale. 3. Boyekoli ya semi-supervisée : Lolenge oyo ya algorithme esangisaka makambo ya boyekoli oyo etambwisami mpe oyo etambwisami te. Esalelamaka soki ezali na motango monene ya ba données oyo ezali na étiquette te mpe motango moke ya ba données oyo ezali na étiquette ezali. Ba algorithmes ya apprentissage semi-supervisés esalelaka ba données étiquetées pona kosunga modèle esala ba prédictions na ba données non étiquetées. 4. Boyekoli ya bokasi : Na boyekoli ya bokasi, ba algorithmes eyekolaka na kosala boyokani na esika moko mpo na kokokisa mokano to mokano moko ya sikisiki. Algorithme ezuaka ba retours na forme ya ba recompenses to ba pénalités, oyo esalisaka yango e déterminer ba actions ya malamu oyo esengeli kosala na ba situations ndenge na ndenge. Ba algorithmes ya apprentissage ya renforcement oyo emonanaka mingi ezali Q-Learning na SARSA. 5. Boyekoli ya mozindo : Boyekoli ya mozindo ezali sous-domaine ya apprentissage automatique oyo etali ba algorithmes inspirés na structure mpe fonctionnement ya cerveau ya moto. Ba algorithmes wana, oyo eyebani na kombo ya ba réseaux neuronaux artificiels, esalemi mpo na koyeba ba modèles na ba ensembles ya ba données ya minene mpe ya complexe. Boyekoli ya mozindo esalelamaka mingi na koyeba bililingi mpe maloba, kosala mosala ya nkota ya bozalisi, mpe misala ya komona na ordinatɛrɛ.