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。
OpenAIのCLIPが、ゼロショット学習、画像とテキストのアライメント、コンピュータビジョンの実世界アプリケーションで、AIにどのような革命をもたらすかを発見してください。
機械学習におけるコールバックの本質的な役割について解説します。コールバックは、精度、柔軟性、効率を向上させるために、モデルのトレーニングを監視、制御、自動化するツールです。
AIの信頼度スコアを定義します。モデルが予測の確実性をどのように評価し、信頼性の閾値を設定し、信頼度と精度を区別するかを学びます。
AIと機械学習におけるCPUの重要な役割について解説します。データ準備や推論での使用法、およびGPU/TPUとの比較について学びましょう。
深層学習のパワーを発見してください。ニューラルネットワーク、トレーニング手法、およびAI、ヘルスケアなどの分野における実際の応用について解説します。
データ拡張で機械学習モデルを強化しましょう。精度を高め、過学習を減らし、堅牢性を向上させるテクニックをご紹介します。
AI/MLにおける主要なデータプライバシー技術（匿名化から連合学習まで）を発見し、信頼性、コンプライアンス、および倫理的なAIの実践を確保しましょう。
堅牢なデータセキュリティ対策がAIおよびMLシステムをどのように保護し、データの完全性、信頼性、およびコンプライアンスを確保するかを解説します。
データマイニングがどのように生データを実用的な洞察に変換し、AI、ML、およびヘルスケア、小売などの分野における実際のアプリケーションを強化するかを解説します。
データ分析が、データ品質を最適化し、洞察を発見し、スマートな意思決定を可能にすることで、AIとMLの成功をどのように推進するかを解説します。
強力な可視化技術とツールを使用して、複雑なAI/MLデータを実用的な洞察に変換します。詳細については、Ultralyticsをご覧ください。
データレイクとは何か、その特徴、利点、およびAI/MLにおける役割について解説します。ビッグデータ管理と分析をどのように変革するかを学びましょう。
