A CNN egy speciális neurális hálózat, amely különösen alkalmas képek és vizuális mintázatok feldolgozására.
A konvolúciós rétegek képesek kis részleteket felismerni (pl. élek, színek), majd ezekből magasabb szintű mintázatokat építenek fel.
A modern kép- és videófeldolgozó AI rendszerek alapja.
Arcfelismerés, biztonsági kamerák mozgásfelismerése, önvezető autók.
A gépi látás az AI azon ága, amely a vizuális adatok (képek, videók) értelmezésével foglalkozik.
A gradiens ereszkedés egy optimalizálási módszer, amely lépésenként javítja a modell paramétereit a hibák csökkentése érdekében.
A jellemzők azok a változók vagy tulajdonságok, amelyeket a modell a döntések meghozatalához használ.
Képek AI segítségével történő azonosítása, hogy egy képen mi található.
A mélytanulás a gépi tanulás egyik speciális ága, amely többrétegű neurális hálózatokat használ bonyolult problémák megoldására.
Az emberi agy működését utánzó számítási modell, amely rétegekből és neuronokból áll.
Az objektumfelismerés egy AI-technika, amely nemcsak felismeri, hogy mi van a képen, hanem azt is, hogy pontosan hol található.
Az osztályozás egy prediktív modellezési módszer, ahol a cél az, hogy az adatok előre definiált kategóriákba kerüljenek.
