AI・コンピュータビジョン用語集

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers：双方向Transformerエンコーダー表現）

Google の革新的な NLP モデル、BERT をご覧ください。双方向のコンテキスト理解により、検索やチャットボットなどのAIタスクがどのように変化するかをご紹介します。

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バックボーン

ディープラーニングにおけるバックボーンの役割をご覧ください。ResNetやViTなどの主要なアーキテクチャを探索し、それらの現実世界のAIアプリケーションを学びます。

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バックプロパゲーション

バックプロパゲーションがどのようにニューラルネットワークを訓練し、エラー率を低減させ、画像認識や自然言語処理（NLP）などのAIアプリケーションを効率的に強化するかを学びます。

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バッチ正規化

バッチ正規化で深層学習のパフォーマンスを向上させましょう！この手法がAIモデルの学習速度、安定性、精度をどのように高めるかを学びます。

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バッチサイズ

深層学習におけるバッチサイズの影響をご覧ください。トレーニング速度、メモリ使用量、およびモデルのパフォーマンスを効率的に最適化します。

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ベイズネットワーク

ベイジアンネットワークが確率モデルを使用して、AIおよびMLにおける関係性を説明し、結果を予測し、不確実性を管理する方法をご紹介します。

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ベンチマークデータセット

ベンチマークデータセットが、公平なモデル評価、再現性、および機械学習の進歩を可能にすることにより、AIイノベーションをどのように推進するかをご紹介します。

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AIの偏り

倫理的なAI開発のために、AIシステムのバイアスを特定、軽減、防止するための戦略、ツール、および実世界の例を発見してください。

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バイアス-バリアンスのトレードオフ

機械学習におけるバイアス-バリアンスのトレードオフをマスターしましょう。最適なモデル性能のために、精度と汎化のバランスを取るテクニックを学びましょう！

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ビッグデータ

AI/MLにおけるビッグデータのパワーをご覧ください。大規模データセットが機械学習をどのように促進するか、その処理ツール、そして実際の応用事例について解説します。

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バウンディングボックス

バウンディングボックスが、物体検出、AI、機械学習システムをどのように実現するかを学びます。コンピュータビジョンアプリケーションにおけるバウンディングボックスの役割を探求しましょう。

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CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training：対照的な言語-画像事前学習）

OpenAIのCLIPが、ゼロショット学習、画像とテキストのアライメント、コンピュータビジョンの実世界アプリケーションで、AIにどのような革命をもたらすかを発見してください。

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Ultralytics 用語集

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers：双方向Transformerエンコーダー表現）

バックボーン

バックプロパゲーション

バッチ正規化

バッチサイズ

ベイズネットワーク

ベンチマークデータセット

AIの偏り

バイアス-バリアンスのトレードオフ

ビッグデータ

バウンディングボックス

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training：対照的な言語-画像事前学習）