Das Hauptziel dieses Projekts besteht darin, eine feinkörnige Bildklassifikation durch die Anwendung einer geeigneten maschinellen Lernarchitektur auf die in der Datensammlung enthaltenen Bilder zu erreichen. Die gewählte Datensammlung stammt aus einem Kaggle-Wettbewerb und wurde aus dem Affen-Kladogramm von Wikipedia entnommen; sie umfasst 10 verschiedene Affenarten, die mithilfe einer maschinellen Lernarchitektur, die durch Bildverarbeitung erweitert wurde, klassifiziert werden sollen. Nach einer kurzen Einführung und der Erprobung mehrerer Architekturen zur Klassifizierung dieser Datensammlung erwies sich das Convolutional Neural Network (CNN) als die am besten geeignete Lösung.