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。
Foundationモデルが、スケーラブルなアーキテクチャ、広範な事前学習、多様なアプリケーションへの適応性により、AIに革命をもたらす様子をご覧ください。
連合学習を発見しましょう:プライバシーを重視したAIアプローチで、生データを共有せずにデバイス間で分散型モデル学習を可能にします。
顔認識技術の仕組み、その応用、倫理的な課題、およびUltralyticsがモデルのデプロイをどのように簡素化するかをご紹介します。
倫理的で偏りのないモデルでAIの公平性を確保します。公平なAIソリューションのためのツール、戦略、およびUltralytics YOLOをご覧ください。
Ultralytics YOLOモデルを強化し、正確な物体検出と自動運転のような高度なAIアプリケーションを可能にする特徴マップについて解説します。
ファジー論理が、不確実性下での人間のような推論でAIをどのように強化し、自動運転車から医療診断までのアプリケーションを動かすかを発見してください。
機械学習におけるFLOPsを理解しましょう!モデルの複雑さをどのように測定し、効率に影響を与え、ハードウェアの選択を支援するかを学びます。
特徴ピラミッドネットワーク(FPN)が、YOLO11や最新のCVシステムにおいて、どのようにマルチスケールの物体検出を可能にし、小さな物体から大きな物体までの検出精度を高めているかをご紹介します。
フラッシュ・アテンションは、NLPやCVのためのGPUトレーニングとリアルタイム推論を高速化するTransformerアテンションのための高速でメモリ効率の良い方法です。
Focal Lossが物体検出におけるクラスの不均衡にどのように対処しているかをご覧ください。
GANが、現実的な画像を生成し、データを強化し、ヘルスケア、ゲームなどのイノベーションを推進することで、AIにどのような革命をもたらすかを発見してください。
勾配降下法がUltralytics YOLOのようなAIモデルを最適化し、ヘルスケアから自動運転車まで、タスクにおいて正確な予測を可能にする方法をご覧ください。