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Ultralytics 用語集

人工知能、機械学習、コンピュータビジョンなど、Ultralytics 用語集をご覧ください。

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

NLPのための画期的な双方向トランスフォーマーモデル、BERTを探求しましょう。文脈の理解方法、実世界の応用例、YOLO26との統合について学びます。

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バックボーン

深層学習におけるバックボーンの役割を探る。Ultralytics 最適化されたバックボーンを活用し、高速かつ正確な特徴抽出と物体検出を実現する仕組みを学ぶ。

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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の基礎を探求しましょう。この重要なアルゴリズムが、ニューラルネットワークを学習させ、Ultralytics 最適化し、現代のAIシステムを支える仕組みを学びます。

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バッチ正規化

バッチ正規化が深層学習モデルを安定させる仕組みを探る。Ultralytics BatchNormを活用してトレーニングを高速化し、AI精度を向上させる手法を学ぶ。

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バッチサイズ

バッチサイズが機械学習のトレーニング速度と精度に与える影響を学びます。ハードウェアの制約を探り、AutoBatchを使用してUltralytics 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と確率的推論におけるその役割を探求する。これらのグラフィカルモデルが説明可能なAIを強化し、Ultralytics と連携する方法を学ぶ。

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ベンチマークデータセット

AI評価におけるベンチマークデータセットの役割を探る。Ultralytics コンピュータビジョンタスクの精度と速度において新たな基準を確立する方法を学ぶ。

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AIの偏り

AIにおけるバイアスの特定と軽減方法を学びましょう。データセットのバイアスや現実世界への影響といった要因を探り、YOLO26を用いた公平性を確保する戦略を検討します。

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バイアス-バリアンスのトレードオフ

バイアス・分散のトレードオフを習得し、モデルの汎化性能を向上させましょう。Ultralytics を用いて過学習と過少学習のバランスを取り、最適な性能を実現する方法を学びます。

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ビッグデータ

ビッグデータがAIをどのように支えるかを探求しましょう。コンピュータビジョン向けの大規模データセットの管理方法を学び、Ultralytics トレーニングし、スケーリングUltralytics を活用する方法を習得します。

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バウンディングボックス

コンピュータービジョンにおけるバウンディングボックスの役割：物体の位置定義方法を学ぶ。座標形式、実世界での応用例、Ultralytics YOLO26の活用方法を探る。

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

視覚と言語をつなぐCLIP（対照的言語-画像事前学習）を探求しましょう。ゼロショット学習を可能にし、Ultralytics を支える仕組みを学びます。

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