AIとコンピュータビジョンの用語集

K近傍法（KNN）

K-Nearest Neighbors（KNN）が、分類および回帰タスクに対する直感的でノンパラメトリックなアプローチにより、機械学習を簡素化する様子をご覧ください。

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Keras

Kerasをご覧ください。モジュール性、柔軟性、マルチバックエンドのサポートにより、機械学習を簡素化するユーザーフレンドリーなPython APIです。

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ナレッジグラフ

ナレッジグラフが、複雑な関係性をモデル化し、セマンティック検索、パーソナライズされたレコメンデーションなどを可能にすることで、AIにどのような革命をもたらすかを発見してください。

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Kubernetes

Kubernetesが、スケーラブルなモデルのデプロイ、分散トレーニング、効率的なリソース管理により、AI/MLワークロードをどのように効率化するかを発見してください。

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知識蒸留

Knowledge Distillationが、より高速な推論、精度向上、エッジデバイス展開の効率化のために、AIモデルを圧縮する様子をご覧ください。

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カルマンフィルタ（KF）

カルマンフィルタが、ノイズの多いデータでも、AI、追跡、センサーフュージョン、ロボット工学などの状態推定を最適化する様子をご覧ください。

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キーポイント

フィットネス、ジェスチャー認識、高速で正確なトラッキングのためのUltralytics YOLO11によるポーズ推定。

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ビジュアル質問応答（VQA）

視覚的質問応答（VQA）：マルチモーダルAIがどのようにコンピュータビジョンとNLPを組み合わせて画像ベースの質問に答えるのか、主要な手法と実際の使用例をご紹介します。

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大規模言語モデル（LLM）

大規模言語モデル（LLM）が、高度なNLPでAIに革命をもたらし、チャットボット、コンテンツ作成などを強化する様子をご覧ください。重要な概念を学びましょう！

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損失関数

機械学習における損失関数の役割、その種類、重要性、そしてYOLOや物体検出のような現実世界のAI応用事例をご覧ください。

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学習率

AIにおける最適な学習率設定の技術をマスターしましょう！この重要なハイパーパラメータが、モデルの学習とパフォーマンスにどのように影響するかを学びます。

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線形回帰

機械学習における線形回帰の力を発見しましょう！その応用、利点、そして予測モデリングを成功させるための重要な概念を学びます。

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Ultralytics用語集

K近傍法（KNN）

Keras

ナレッジグラフ

Kubernetes

知識蒸留

カルマンフィルタ（KF）

キーポイント

ビジュアル質問応答（VQA）

大規模言語モデル（LLM）

損失関数

学習率

線形回帰