Ultralytics用語集で、人工知能、機械学習、コンピュータビジョンなどについて学びましょう。
リアルタイムのコンピュータビジョン、画像処理、AI主導のイノベーションに最適なオープンソースライブラリであるOpenCVのパワーをご覧ください。
One-Shot Learningのパワーをご覧ください。これは、現実世界のアプリケーションのために、最小限のデータからモデルが一般化を可能にする革新的なAI技術です。
ONNXがAIモデルの移植性と相互運用性をどのように向上させ、Ultralytics YOLOモデルを多様なプラットフォームにシームレスに展開できるようにするかをご覧ください。
コンピュータビジョンにおけるオプティカルフローのパワーをご覧ください。モーションの推定、ビデオ分析の強化、AIのイノベーションを推進する方法を学びます。
Ultralyticsによる物体追跡をご覧ください。YOLOモデルを使用して、ビデオ内の動き、行動、インタラクションをリアルタイムアプリケーションで追跡する方法を学びましょう。
可観測性がUltralytics YOLOのようなAI/MLシステムをどのように強化するかをご覧ください。洞察を得て、パフォーマンスを最適化し、実際のアプリケーションでの信頼性を確保します。
AIにおけるPrecision（適合率）の重要性について解説します。これは、堅牢な現実世界のアプリケーションのために、信頼性の高い肯定的な予測を保証する重要な指標です。
Panoptic segmentationが、AIアプリケーションにおける正確なピクセルレベルのシーン理解のために、セマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションを統合する様子をご覧ください。
柔軟なPythonファーストの機械学習フレームワークであるPyTorchをご覧ください。Ultralytics YOLOのようなAIイノベーションを強化します。今日、よりスマートに、より速く構築しましょう。
主成分分析（PCA）で高次元データを簡素化しましょう。AI、MLモデル、およびデータ視覚化の効率を今日から向上させましょう！
プロンプトエンジニアリングの技術を習得して、コンテンツ、顧客サービスなどで正確で高品質な出力を得るために、LLMのようなAIモデルを誘導しましょう。
プルーニングでAIモデルを最適化—複雑さを軽減し、効率を高め、パフォーマンスを犠牲にすることなく、エッジデバイスへの展開を高速化します。
