CNN oder Convolutional CNN wird typischerweise zur Verarbeitung von Pixeldaten verwendet. Anstelle der allgemeinen Matrizenmultiplikation verwendet CNN zumindest auf einer der Ebenen eine andere mathematische Technik – Faltung. Dieses KI-Modell kann verschiedene Aspekte und Objekte im Eingabebild nach Wichtigkeit unterscheiden.
Das KI-Modell wird für Bilderkennung, Gesichtserkennung, Empfehlungssysteme, Verarbeitung natürlicher Sprache und mehr verwendet.
RNN oder Recurrent Neural Network
In rekurrierenden neuronalen Netzwerken verbinden sich aus Neuronen bestehende Knoten zu Zyklen. Dadurch kann die Ausgabe eines Knotens die Eingabe nachfolgender Knoten beeinflussen. Dadurch kann das KI-Modell dynamisch arbeiten, indem es seinen internen Speicher für die Eingabeverarbeitung nutzt. RNN-Modelle werden zur Spracherkennung und Handschrifterkennung eingesetzt.
Mit RNN-Modellen können Sie viele Probleme lösen, darunter:
Musikgeneration
Spracherkennung
Automatisierte Übersetzung
Videoanalyse
Biologische Faxlisten Sequenzanalyse
GAN oder Generative Adversarial Network
Ein Generative Adversarial Network ist eines der KI-Modelle, die Muster in den Eingabedaten erkennen können. Das Modell verwendet die Ergebnisse, um die Ausgabe analog zu den Eingabemustern zu erstellen. Auf diese Weise erzeugt das künstliche Intelligenzmodell die Ausgabe, die auf der Grundlage derselben Eingabe plausibel erstellt werden könnte.
Hier sind einige der gängigen Verwendungszwecke von GANs:
Bildsynthese und -generierung: GANs können lebensechte Bilder erstellen, darunter neue Kunstwerke, Avatare und Fotos.
Bild-zu-Bild-Übersetzung: GANs können adb directory zum Ändern von Bildern verwendet werden, einschließlich Stiländerungen und Umwandlung in realistische Bilder.
Text-zu-Bild-Synthese: GANs können angewendet werden, um visuelle Elemente aus textbasierten Anweisungen zu erstellen.
Datenerweiterung: GANs können vorhandene Daten erweitern und synthetische Datenbeispiele erstellen.
Datengenerierung für das Training: GANs können aus niedrig aufgelösten Eingaben hochauflösende Bilder generieren.
SVM oder Support Vector Machines
Dieses KI-Modell wird für die logistische B2b satış proseslərini yaxşılaşdırmaq üçün 5 məsləhət Regressionsanalyse und Klassifizierung verwendet. Mit diesem Algorithmus erstellt die KI die Menge der Hyperebenen, um Datenpunkte im hochdimensionalen Raum zu klassifizieren. Das Modell zielt darauf ab, die Hyperebene zu bestimmen, die die Lücke zwischen verschiedenen Datenklassen maximiert. Durch die Verarbeitung von Daten in einem hochdimensionalen Raum kann die KI diese klassifizieren. SVM wird zum Lösen komplexer Klassifizierungsaufgaben verwendet, darunter Probleme in der Bioinformatik, Bilderkennung sowie Textklassifizierung.