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。
エージェントが試行錯誤を通じてアクションを最適化し、報酬を最大化する強化学習をご覧ください。概念、アプリケーション、および利点を探求しましょう。
L1、L2正則化、ドロップアウト、早期打ち切りなどの正則化手法を使用して、過学習を防ぎ、モデルの汎化性能を向上させます。詳細はこちら！
機械学習におけるRecallとは何か、なぜそれが重要なのか、そしてAIモデルが重要な陽性インスタンスを効果的に捉えることをどのように保証するかを学びます。
ROC曲線とAUCがAI/MLにおける分類器のパフォーマンスをどのように評価し、不正検出や医療診断などのタスクでTPR対FPRを最適化するかを学びます。
Ultralytics YOLOによるリアルタイム推論が、自動運転やセキュリティシステムなどのAIアプリケーションのために、いかに迅速な予測を可能にするかを発見してください。
ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）が、タスクを自動化することで効率をどのように高め、インテリジェントなワークフローのためにAIとMLを補完するかを発見してください。
強力なアンサンブル学習アルゴリズムであるRandom Forestが、分類、回帰、および実世界のAIアプリケーションでどのように優れているかを発見してください。
レコメンデーションシステムが、AIと機械学習を使用してパーソナライズされた提案を提供し、エンゲージメントを高め、オンラインでの意思決定を促進する様子をご覧ください。
Reformerモデルをご覧ください。LSHアテンションと可逆レイヤーにより、長いシーケンスに最適化された画期的なTransformerアーキテクチャです。
コンピュータビジョンにおけるCNNの受容野の重要性について解説します。それらが、物体検出、セグメンテーション、およびAIの最適化にどのように影響するかを学びます。
Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF）が、モデルを人間の価値観に合わせることでAIのパフォーマンスを向上させ、より安全でスマートなAIを実現する様子をご覧ください。
深層学習における重要な活性化関数であるReLUのパワーを発見し、効率的なニューラルネットワークがAIおよびML向けの複雑なパターンを学習できるようにします。
