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。
プロンプトチューニングで大規模言語モデルを効率的に最適化—コストを削減し、リソースを節約し、タスク固有の適応性を簡単に実現します。
予測モデリングが、機械学習を活用して成果を予測し、意思決定を最適化し、多様な業界全体で洞察を促進する様子をご覧ください。
プロンプトインジェクションが、AIの脆弱性をどのように悪用し、セキュリティに影響を与えるか、そして悪意のある攻撃からAIシステムを保護するための戦略を学んでください。
最小限のリソースで大規模なAIモデルを適応させるためのParameter-Efficient Fine-Tuning（PEFT）をご覧ください。コストを節約し、過学習を防ぎ、デプロイメントを最適化します。
プロンプトチェーニングをご覧ください。大規模言語モデルを使用した複雑なタスクの精度、制御、および精度を高めるステップバイステップのAI技術です。
プロンプトキャッシュでAI効率を向上させましょう！この強力なテクニックを使用して、レイテンシを削減し、コストを削減し、AIアプリを拡張する方法を学びましょう。
プロンプトエンリッチメントでAIをマスターしましょう！コンテキスト、明確な指示、および例を使用して大規模言語モデルの出力を強化し、正確な結果を得ます。
NLP（自然言語処理）、機械学習、深層学習を活用し、人間のような正確な回答を提供するAI駆動の質問応答システムのパワーをご覧ください。
量子機械学習が、いかに量子コンピューティングとAIを組み合わせて複雑な問題をより迅速に解決し、データ分析に革命をもたらすかをご紹介します。
量子化対応トレーニング（QAT）を使用してエッジデバイス向けにAIモデルを最適化し、リソースが限られた環境で高い精度と効率を保証します。
系列データのためのリカレントニューラルネットワーク（RNN）のパワーをご覧ください。NLPから時系列分析まで。今日の主要な概念と応用事例を学びましょう。
Retrieval Augmented Generation（RAG）が、リアルタイムで信頼性の高い外部データを統合して正確で最新の応答を実現することにより、AIモデルを強化する様子をご覧ください。
