 Bosala poste ya blog ya maloba ata 500 oyo etali apprentissage machine.
Boyekoli ya masini: Kobongola mokili na nzela ya masini ya mayele Boyekoli ya masini, likambo moke ya mayele ya kosala, ezali lolenge oyo masini eyekolaka kosala mosala moko kozanga ete ebongisama mpenza mpo na ntina yango. Etongami likoló na likanisi oyo ete bamasini ekoki koyekola na ba données, mpe ete soki bapesi yango ba données mpe nguya ya kosala oyo ekoki, bamasini ekokaki koyekola kosala pene na mosala nyonso oyo moto akoki kosala. Koyekola na masini esalemi banda bambula mingi, kasi ezalaki kaka tii ntango ba données minene ekómaki mpe biloko ya makasi ya informatique ebimaki nde ekómaki mpenza malamu kosalela koyekola na masini na mikakatano ndenge na ndenge. Lelo oyo, basalelaka mayele ya koyekola na masini na makambo nyonso, banda na koyeba maloba mpe komona na ordinatɛrɛ, tii na mituka oyo esalaka na minɔkɔ ya bozalisi mpe oyo epesaka toli. Machine Learning etongami na fondation ya ba algorithmes mathématiques oyo esalelamaka pona kotonga ba modèles oyo ekoki ko former na ba données. Na sima ba modèles oyo ekoki kosalelama pona kosala ba prédictions, ba décisions, to ba valeurs ya sortie oyo jamais e programmé spécifiquement na kati na yango. Ba algorithmes ya apprentissage automatique ekoki kokabolama na ba catégories mibale ya minene : apprentissage supervisée na apprentissage sans surveillance. Boyekoli na bokengeli ezali lolenge ya boyekoli ya masini esika algorithme epesameli formasyo na ensemble ya ba données oyo etiamaki étiquette, to esika oyo sortie oyo elingi eyebani déjà. Machine esalela ba données oyo pona koyeba ba modèles pe ba relation na ba données oyo ekoki kosalela pona kozua ba prédictions to ba décisions. Ndakisa oyo emonanaka mingi ya boyekoli oyo etambwisami ezali classification, epai masini epesameli formasyo mpo na kokabola ba données na biteni ndenge na ndenge, lokola spam to spam te. Nzokande, boyekoli oyo ezali na bokengeli te ezali ndenge ya koyekola na masini epai algorithme moko epesameli formasyo na ensemble ya ba données oyo etiamaki bilembo te to ekabolami na biteni te. Na nsima, masini esengeli koluka yango moko ba modèles mpe ba relation na ba données. Ndenge oyo esalelamaka mingi pona misala lokola clustering, esika machine esangisi ba points ya ba données ya ndenge moko esika moko, to pona détection ya anomalie, esika machine emekaka koluka biloko oyo ekeseni na norme. Koyekola na masini ezali na likoki ya kobongola makambo mingi na baizini mingi, na ndakisa makambo ya kolɔngɔnɔ ya nzoto, ya mbongo, ya transport, mpe ya kosalisa bakiliya. Na soins de santé, ba algorithmes ya apprentissage automatique ekoki kosalelama pona ko analyser ba données ya ba malades pona ko prédire pe ko diagnostiquer ba maladies, pe ko aider na développement ya kisi. Na makambo ya mbongo, basalelaka mayele ya koyekola na masini mpo na koyeba bokosi, kotalela likama ya kodefisa mbongo, mpe kosala mayele ya kosala mombongo. Na transport, apprentissage machine ekoki kosalelama mpo na kobongisa flux ya trafic, ko optimiser gestion ya chaîne d’approvisionnement, mpe ko aider na kosala mituka oyo ekoki komitambwisa yango moko. Na service client, apprentissage automatique ekoki kosalisa ba entreprises e automatiser soutien client mpe esala ba campagnes ya marketing personnalisée. Atako ezali na matomba mingi, koyekola na masini ezali na mikakatano te.