AI・コンピュータービジョン用語集

平均平均精度（mAP）

自動運転やヘルスケアなどのAIアプリケーションにおける物体検出モデルの評価における平均平均精度（mAP）の重要性を発見してください。

正確な診断、疾病の早期発見、個別化されたヘルスケアソリューションのためのAI駆動型医用画像解析の変革力をご覧ください。

メタ・ラーニング: モデルがより速く学習し、新しいタスクに適応し、最小限のデータで優れた能力を発揮することを可能にするAIのブレークスルーをご覧ください。今すぐアプリケーションをご覧ください！

混合精度トレーニングでディープラーニングの効率を向上！精度を犠牲にすることなく、高速化、メモリ使用量の削減、省エネルギーを実現します。

Mixture of Experts（MoE）は、NLP、ビジョン、ロボット工学などのためのスケーラブルで効率的なモデルを可能にする画期的なAIアーキテクチャです。

MLモデルを予測、自動化、AI主導の洞察のための実世界ツールに変換する、モデル展開のエッセンスをご覧ください。

モデルアンサンブルでモデルの精度とロバスト性を高める。バギング、ブースティング、スタッキングなどのテクニックと実際の応用例をご覧ください。

AIの精度を確保し、データドリフトを検出し、ダイナミックな実環境における信頼性を維持するためのモデルモニタリングの重要性をご覧ください。

モデル刈り込みにより機械学習モデルを最適化します。推論の高速化、メモリ使用量の削減、エネルギー効率の向上を実現し、リソースが限られた環境での導入を可能にします。