Limbola bokeseni kati na bosaleli nkota ya bozalisi mpe boyekoli ya mozindo.
Traitement ya langue naturelle (PNL) mpe apprentissage profond ezali ba domaines mibale ekeseni ya intelligence artificielle mpe apprentissage automatique. PNL etali mingi bososoli, kolimbola mpe koyanola na monoko ya bato. Mokano monene ya PNL ezali ya kosala ba algorithmes oyo ekoki kosala automatiquement pe ko analyser ba données minene ya langue naturelle. Esika oyo etali misala lokola bobongoli nkota, botali mayoki, botangi ya makomi, mpe boyebi maloba. Epai mosusu, boyekoli ya mozindo ezali mwa ndambo ya boyekoli ya masini oyo esalelaka ba réseaux neuronaux artificiels mpo na kosilisa mikakatano ya mindɔndɔmindɔndɔ. Ba algorithmes ya apprentissage profond esalelaka ba couches ebele ya ba noeuds ya traitement interconnectés pona koyekola ba représentations ya ba données na ba niveaux multiples ya abstraction. Lolenge oyo ya boyekoli euti na ebongiseli mpe mosala ya bɔɔngɔ ya moto mpe ezali mpenza malamu ntango ozali kosala na makambo mingi. Boyokani kati ya PNL na boyekoli ya mozindo ezali ete ba techniques ya boyekoli ya mozindo esalelamaka mingi na mikakatano ya PNL pona kozua performance ya sika. Ndakisa, ba modèles ya apprentissage profond lokola ba réseaux neuronaux récurrents (RNN) mpe ba réseaux mémoire à long terme (LSTM) esalemi na problème ya génération ya texte mpe ya traduction automatique na succès makasi. Na bokuse, PNL etali mingi problème spécifique ya traitement mpe compréhension ya monoko ya bato, alors que apprentissage profonde ezali méthode plus générale ya ko résoudre ba problèmes complexes en utilisant ba réseaux neuronaux artificiels. Mbala mingi bitando mibale ekatanaka lokola mayele ya boyekoli ya mozindo esalelamaka mingi mpo na kobongisa misala ya misala ya PNL.