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。
DockerでAI/MLワークフローを簡素化しましょう!モデルのデプロイ方法、再現性の確保、環境全体での効率的なスケーリングについて学びます。
エンターテインメントから誤情報まで、ディープフェイクの技術、応用事例、そして倫理的な懸念をご覧ください。検出とAIソリューションを学びます。
機械学習のためのデータ前処理をマスターしましょう。モデルの精度とパフォーマンスを向上させるために、クリーニング、スケーリング、エンコーディングなどのテクニックを学びます。
AIおよびMLプロジェクト向けに、データクリーニングをマスターしましょう。エラーを修正し、データ品質を高め、モデルのパフォーマンスを効果的に向上させるためのテクニックを学びます。
機械学習におけるデータラベリングの重要な役割、そのプロセス、課題、そしてAI開発における現実世界の応用について解説します。
分散トレーニングでAIトレーニングを加速しましょう!トレーニング時間の短縮、モデルのスケーリング、複雑なMLプロジェクトのリソース最適化の方法を学びます。
差分プライバシーがAI/MLにおける機密データをどのように保護し、正確な分析と規制遵守を可能にするかを学びます。
データアノテーションとは? 正確なAIおよびコンピュータビジョンモデルをトレーニングするために、バウンディングボックスまたはポリゴンでデータをラベリングする方法を学びましょう。
データ中心AIを発見しましょう。これは、モデルのパフォーマンスを向上させるためにデータセットの品質を改善するアプローチです。より優れたモデルだけでなく、より優れたデータが堅牢なAIの鍵となる理由を学びましょう。
ステレオ、ToF、LiDAR、単眼ディープラーニングなど、深度推定がどのように画像から深度マップを作成し、ロボット工学、AR/VR、3D知覚に威力を発揮するかをご覧ください。
機械学習におけるエポックについて学びましょう。エポックがモデルのトレーニングにどのように影響し、過学習を防ぎ、Ultralytics YOLOでパフォーマンスを最適化するかについて学びます。
エッジコンピューティングの力を発見しましょう。効率を高め、レイテンシを削減し、ローカルデータ処理によるリアルタイムAIアプリケーションを可能にします。