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。
AIの中核概念、実世界での応用、倫理的考察をご覧ください。Ultralyticsがコンピュータビジョンの革新をどのように推進しているかを学びます。
少ないラベルで精度を向上させる、費用対効果の高い機械学習手法、能動学習をご覧ください。AIのトレーニングをどのように変えるかをご覧ください！
アダム・オプティマイザーが、適応学習率、モメンタム、AIにおける実世界でのアプリケーションを備えた効率的なニューラルネットワーク・トレーニングをどのようにパワーアップさせるかをご覧ください。
機械学習における精度の重要性、その計算方法、不均衡なデータセットにおける限界、モデルのパフォーマンスを向上させる方法についてご紹介します。
MLモデル評価における曲線下面積（AUC）の重要性を学びます。AUCの利点、ROC曲線の洞察、実際のアプリケーションをご覧ください。
アンカーベースのディテクタが、正確なローカライゼーション、スケール適応性、実世界でのアプリケーションにより、物体検出にどのような革命をもたらすかをご覧ください。
精度、効率、適応性を向上させた合理的な物体検出で、実世界のアプリケーションに対応します。
AIの倫理を探る-責任あるAIの開発と信頼を確保するために、公平性、透明性、説明責任、プライバシーなどの原則を学ぶ。
AutoMLで機械学習プロジェクトを効率化！データ準備、モデル選択、チューニングを自動化して時間を節約し、すべての人がAIにアクセスできるようにします。
AI/MLにおける異常検知は、データの異常なパターンを特定し、詐欺防止やヘルスケアなどに応用されます。
翻訳や物体検出などのNLPやコンピュータビジョンのタスクを強化することで、注意のメカニズムがAIにどのような革命をもたらすかをご覧ください！
ニューラルネットワークにおける活性化関数の役割、その種類、そしてAIや機械学習における実際の応用例についてご紹介します。
