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。
ImageNetをご覧ください。1400万枚以上の画像でコンピュータビジョンの進歩を促進し、AI研究、モデル、アプリケーションを強化する画期的なデータセットです。
推論エンジンが、リアルタイム予測の提供、モデルの最適化、クロスプラットフォーム展開の実現により、AIを強化する様子をご覧ください。
低い推論レイテンシーでAIパフォーマンスを最適化します。リアルタイム応答を向上させるための主要な要素、実際のアプリケーション、およびテクニックについて学びます。
JSONが、シームレスなデータ交換、モデル構成、リアルタイムアプリケーションにより、AIおよびMLワークフローを簡素化する様子をご覧ください。
K-Meansクラスタリングは、データをクラスタにグループ化するための重要な教師なし学習アルゴリズムです。そのプロセス、アプリケーション、および比較について学びましょう。
K-Nearest Neighbors（KNN）が、分類および回帰タスクに対する直感的でノンパラメトリックなアプローチにより、機械学習を簡素化する様子をご覧ください。
Kerasをご覧ください。モジュール性、柔軟性、マルチバックエンドのサポートにより、機械学習を簡素化するユーザーフレンドリーなPython APIです。
ナレッジグラフが、複雑な関係性をモデル化し、セマンティック検索、パーソナライズされたレコメンデーションなどを可能にすることで、AIにどのような革命をもたらすかを発見してください。
Kubernetesが、スケーラブルなモデルのデプロイ、分散トレーニング、効率的なリソース管理により、AI/MLワークロードをどのように効率化するかを発見してください。
Knowledge Distillationが、より高速な推論、精度向上、エッジデバイス展開の効率化のために、AIモデルを圧縮する様子をご覧ください。
カルマンフィルタが、ノイズの多いデータでも、AI、追跡、センサーフュージョン、ロボット工学などの状態推定を最適化する様子をご覧ください。
大規模言語モデル（LLM）が、高度なNLPでAIに革命をもたらし、チャットボット、コンテンツ作成などを強化する様子をご覧ください。重要な概念を学びましょう！
