Limbola makanisi ya boyekoli ya mozindo te mpe boyekoli ya mozindo.
Boyekoli ya mozindo te mpe boyekoli ya mozindo ezali lolenge mibale ya koyekola na masini, mpe ekeseni na bozindo mpe na mindondo ya architecture na yango. Boyekoli ya mozindo te esangisi kopesa mateya na modèle ya boyekoli ya masini na architecture ya pete, mbala mingi na couche moko to mibale kaka, kosalelaka ba algorithmes lokola régression logistique, régression linéaire, to ba machines vecteurs ya soutien. Ba modèles oyo bayekolaka na ko traité ba données ya entrée na nzela ya couche unique ya ba noeuds ya traitement avant ya kosala prédiction. Boyekoli ya mozindo te ebongi malamu na mikakatano esika wapi ba données ezali na boyokani ya mindondo mingi te to motango ya ba données ezali moke. Nzokande, koyekola na mozindo esɛngaka kopesa formasyo na modɛlɛ oyo ezali na architecture moko ya mindɔndɔmindɔndɔ mingi, mbala mingi ezali na ba couches mingi, na kosaleláká ba algorithmes lokola ba réseaux neuronaux artificiels. Ba modèles oyo bayekolaka na ko traité ba données ya entrée na nzela ya ba couches ebele ya ba noeuds ya traitement, esika couche moko na moko esalaka ba calculs mpe elekisaka ba données transformées na couche oyo elandi. Ba modèles ya apprentissage profond ekoki kokanga ba relation complexes entre ba points de données, koyekola koyeba ba modèles ya ntina, pe kosala ba prédictions ya mayele mingi. Basalaka malamu mingi na ba ensembles ya ba données ya dimensions ya likolo, ya échelle ya munene mpe mbala mingi esalelamaka mpo na ba applications lokola reconnaissance ya image to ya mongongo. Na bokuse, boyekoli ya mozindo te esangisi kopesa mateya na modèle na architecture ya pete pe ebongi malamu na mikakatano oyo ezali na ba données moins complexes, nzoka nde apprentissage profond esangisi formation ya modèle na architecture ya mozindo, ya complexe pe ebongi malamu na mikakatano oyo ezali na ba données complexes mingi esika ezali ekoki kokanga boyokani ya mayele mabe mpe ya mindondo mingi kati na ba points ya ba données.