Những thuật ngữ này đều liên quan đến trí tuệ nhân tạo: - Phong trào xuống dốc: một kỹ thuật được sử dụng khi đào tạo mô hình học máy để cải thiện kết quả theo thời gian. - Tối ưu hóa Bayesian: một cách tiếp cận xác suất để đạt được bộ tham số tốt nhất, thường được sử dụng trong việc đào tạo các mô hình học máy. - Học chuyển giao: một kỹ thuật để đào tạo lại mô hình học sâu đã được đào tạo trên dữ liệu mới, thường được sử dụng để tùy chỉnh các mô hình cho một trường hợp sử dụng cụ thể, chẳng hạn như phát hiện một đối tượng cụ thể trong ảnh.  Trong khi những thuật ngữ này đều liên quan đến việc làm vườn: - Làm đất: chuẩn bị cơ khí đất để trồng. - Sinh vật biến đổi gen: đây là một thuật ngữ để mô tả các thực vật đã trải qua biến đổi gen để tối ưu hóa cho các đặc điểm cụ thể, chẳng hạn như khả năng chống hạn hán. - Di sản: điều này mô tả một số loại thực vật không lai phải được thụ phấn ở nơi mở, cụ thể là do côn trùng, chim, gió hoặc các yếu tố tự nhiên khác.  Những thuật ngữ này liên quan đến cả trí tuệ nhân tạo và làm vườn: - Hạt giống: trong trí tuệ nhân tạo, "hạt giống" là một số được chọn để giúp tái tạo các kết quả ngẫu nhiên, chẳng hạn như chọn các số ngẫu nhiên. Trong làm vườn, một hạt giống là đầu vào thô mà một người làm vườn trồng mà cuối cùng sẽ trở thành một cây. - Sản xuất: trong trí tuệ nhân tạo, sản xuất thường là thuật ngữ được sử dụng để mô tả giai đoạn vòng đời của một mô hình đang được sử dụng trong cuộc sống thực, chứ không phải là thử nghiệm hoặc phát triển. Trong làm vườn, sản xuất là một thuật ngữ khác được sử dụng để mô tả tổng sản lượng của một vụ thu hoạch.