 Limbolá ndenge oyo ba réseaux neuronaux eyekolaka.
Ba réseaux neuronaux ezali lolenge moko ya modèle ya intelligence artificielle oyo esalemi na ndenge ya laxe na structure mpe fonctionnement ya cerveau ya moto. Ezali na ba couches ya ba noeuds to ba neurones oyo ezali na boyokani oyo esalaka mpe etindaka ba informations. Ba réseaux wana ezuami na formation na ba ensembles minene ya ba données pona koyeba ba modèles pe kosala ba prédictions. Processus ya apprentissage na réseau neuronal esengaka ko ajuster ba connexions entre ba noeuds, oyo eyebani na kombo ya poids, pona ko minimiser erreur na ba prédictions ya réseau. Processus oyo esalemaka mingi na nzela ya algorithme ya optimisation lokola descente ya gradient, oyo e calculer gradient ya fonction ya perte (mesure ya ndenge nini prédiction ya réseau ezali mabe) na oyo etali ba poids mpe e ajuster yango en conséquence. Na apprentissage supervisée, réseau neuronal epesami ensemble ya ba données ya formation étiquetée - ba paires entrée-sortie - mpe but ezali que réseau eyekola kobimisa sortie correcte pona entrée donnée. Na tango ya iterations moko na moko ya processus ya formation, réseau ebimisaka sortie pona entrée donnée, pe erreur entre sortie oyo na sortie oyo elingi emekamaka. Na sima ba poids ya ba connexions entre ba noeuds ezo mise à jour na nzela ya backpropagation, algorithme oyo e calculer gradient ya erreur na oyo etali ba poids pe e ajuster yango pona ko minimiser erreur. Na tango, na nzela ya ba iterations repetitives ya processus oyo, réseau ekomi malamu na kobimisa sortie correcte pona entrée donnée. Réseau essentiellement "eyekoli" koyeba ba modèles na ba données ya entrée mpe kosala ba prédictions sur la base ya ba modèles wana. Na boyekoli oyo ezali na bokengeli te, bapesaka réseau neuronal ensemble ya ba données oyo ezali na étiquette te, mpe mokano ezali ete réseau eyekola ba modèles to structure oyo ezali sous-jacentes na ba données. Lolenge oyo ya boyekoli esalelamaka mingi pona misala lokola clustering to réduction ya dimensionalité. En général, ba réseaux neuronaux bayekolaka na ko ajuster ba poids ya ba connexions entre ba noeuds sur la base ya erreur na ba prédictions na bango, en utilisant ba algorithmes ya optimisation na ba techniques lokola backpropagation. Yango epesaka bango nzela ya koyeba ba modèles mpe kosala ba prédictions sur la base ya ba données oyo ba former na yango.