AI・コンピュータビジョン用語集

損失関数

損失関数がモデル学習を導く仕組みを探求しましょう。Ultralytics を用いた物体検出などのタスクにおける誤差の最小化方法を学び、AIの性能を最適化します。

機械学習（ML）の基礎を探求しましょう。教師あり学習、MLOps、Ultralytics YOLO26とPlatformを用いた実世界のAIアプリケーションについて学びます。

AIデプロイメントを効率化するMLOpsの基礎を探求しましょう。Ultralytics と当社プラットフォームを用いたCI/CD管理、データバージョン管理、モニタリング手法を学びます。

ルールベースシステムからニューラル機械翻訳への機械翻訳の進化を探る。トランスフォーマーUltralytics 現代のAIをどのように支えているかを学ぶ。

マシンビジョンが産業用検査とガイダンスを自動化する仕組みを探求しましょう。リアルタイム欠陥検出とロボットの精密動作Ultralytics の導入方法を学びます。

マルコフ決定過程（MDP）の基礎を探求しましょう。MDPが強化学習をどのように推進するか、Ultralytics リアルタイムの状態データを提供する仕組みを学びます。

平均精度（mAP）がコンピュータビジョンモデルを評価する方法を学びましょう。IoU、精度、再現率を探求し、Ultralytics mAP 計算しましょう。

AIが医療画像解析をどう変革するかを探る。Ultralytics を用いたdetect とsegment を学び、より迅速で正確な診断を実現する。

マージドリアリティ（MR）を探求し、物理世界とデジタル世界が融合する仕組みを学びましょう。Ultralytics リアルタイムの物体検出とセグメンテーションでMRをどのように実現しているかをご覧ください。

メタ学習を探求し、AIが「学習方法を学ぶ」仕組みを理解しましょう。MAMLなどの主要なメカニズムを発見し、Ultralytics 迅速なモデル適応を可能にする仕組みをご覧ください。

Ultralytics のようなモデルにおいて、混合精度がトレーニングを加速しメモリを削減する方法を学びましょう。FP16とFP32の利点を探り、AIインサイトの高速化を実現します。