Распознавание объектов и образов
(Object detection)

Обнаружение объектов - это метод компьютерного зрения для определения местоположения объектов на изображениях или видео. Алгоритмы обнаружения объектов обычно используют машинное обучение или глубокое обучение для получения значимых результатов

Предиктивная аналитика
(Predictive analytics)

Использует данные, статистические алгоритмы и методы машинного обучения для определения вероятности будущих результатов на основе исторических данных. Цель состоит в том, чтобы выйти за рамки знания того, что произошло, и дать наилучшую оценку того, что произойдет в будущем.

Нейронные сети
(Neural network)

Нейронная сеть представляет собой серию алгоритмов, которые стремятся распознать основные взаимосвязи в наборе данных посредством процесса, который имитирует работу человеческого мозга.

Наука о данных
(Data science)

Анализ большого количества данных, поиск причинно-следственных связей, закономерностей и выводов. Поможет автоматизировать рутинные процессы и найти решение задач, которое непосильно решить человеку

Глубокое обучение
(Deep Learning)

Функция искусственного интеллекта, которая имитирует работу человеческого мозга при обработке данных и создании шаблонов для использования в процессе принятия решений.

Компьютерное зрение
(Computer vision)

Компьютерное зрение позволяет машинам идентифицировать людей, места и вещи на изображениях с точностью выше человеческого уровня и с гораздо большей скоростью и эффективностью.

Распознавание лиц
(Face recognition)

Передовая технология, которая помогает распознавать и идентифицировать человеческие лица по изображению или видео. Система использует биометрические данные для сопоставления черт лица с фото или видео.