Konvolucijska nevronska mreža (CNN) je arhitektura nevronskih mrež, posebej primerna za slikovne podatke. Vnos pregleduje z majhnimi filtri, pri čemer v prvih plasteh zaznava preproste značilnosti, kot so robovi, v globljih pa kompleksnejše oblike. Mreže CNN so dolga leta oblikovale prepoznavanje slik in se uporabljajo na primer za odkrivanje napak na fotografijah izdelkov ali v analizi medicinskih slik.
Agenti, poteki dela in predloge v enem delovnem prostoru – brezplačna 24-urna predstavitev.
Začni predstavitevGloboko učenje je veja strojnega učenja, ki uporablja umetne nevronske mreže z mnogo sloji. Takšne mreže se iz velikih količin podatkov naučijo, katere značilnosti so pomembne – od robov na slikah do pomenskih povezav v besedilih. Globoko učenje je podlaga današnjih jezikovnih modelov, prepoznavanja slik in govora ter strojnega prevajanja in običajno zahteva veliko računske moči in učnih podatkov.
Računalniški vid je področje UI, v katerem računalniki interpretirajo slike in video. Tipične naloge vključujejo zaznavanje in lociranje predmetov, branje besedila na slikah in merjenje sestavnih delov. Tehnologija se uporablja na primer pri nadzoru kakovosti v proizvodnji, v sistemih za pomoč vozniku, v logistiki in v medicinskem slikanju.
Prepoznavanje slik je področje računalniškega vida, v katerem programska oprema prepozna, kaj prikazuje slika – predmete, osebe, besedilo, logotipe ali prizore. Običajno temelji na nevronskih mrežah, naučenih na velikem številu označenih slik. Uporabe segajo od nadzora kakovosti v proizvodnji in razvrščanja fotografij izdelkov do podpore medicinskemu slikanju. Pri slikah oseb je treba posebno pozornost nameniti varstvu podatkov in morebitni pristranskosti.
Umetne nevronske mreže (artificial neural networks, ANN) so računski modeli iz mnogih povezanih enot („nevronov“), razporejenih v sloje, ki vhode obdelujejo prek uteženih povezav. Med učenjem se uteži korak za korakom prilagajajo na primerih, običajno z vzvratnim razširjanjem napake. ANN so temelj globokega učenja in poganjajo prepoznavanje slik, prepoznavanje govora in velike jezikovne modele. Kljub biološkemu zgledu delujejo veliko preprosteje kot človeški možgani.
