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。
機械学習をご覧ください。AI、コンピュータビジョン、深層学習におけるそのコアコンセプト、種類、および実際のアプリケーションを探求してください。詳細はこちら！
混合精度トレーニングで深層学習の効率を高めましょう！精度を犠牲にすることなく、より高速な速度、削減されたメモリ使用量、およびエネルギー節約を実現します。
自動運転や医療などのAIアプリケーションにおける物体検出モデルの評価における Mean Average Precision (mAP) の重要性について解説します。
モデルデプロイメントの要点をご覧ください。MLモデルを、予測、自動化、およびAI主導の洞察のための現実世界のツールに変えます。
モデル量子化でAIのパフォーマンスを最適化します。サイズを縮小し、速度を向上させ、エネルギー効率を高めて、実世界での展開を改善します。
モデルの枝刈りにより、機械学習モデルを最適化します。リソースが限られた環境でのデプロイメントにおいて、推論の高速化、メモリ使用量の削減、エネルギー効率の向上を実現します。
機械翻訳が、AIと深層学習を使用して言語の壁を打ち破り、シームレスなグローバルコミュニケーションとアクセシビリティを可能にする様子をご覧ください。
AIにおけるマルチモーダル学習の力を発見しましょう！モデルが、より豊かな現実世界の問題解決のために、多様なデータ型をどのように統合するかを探求します。
メタ学習をご覧ください。AIのブレークスルーにより、モデルはより迅速に学習し、新しいタスクに適応し、最小限のデータで優れた成果を上げることができます。今すぐアプリケーションを探求しましょう。
Mixture of Experts（MoE）をご覧ください。NLP、ビジョン、ロボティクスなどのスケーラブルで効率的なモデルを可能にする画期的なAIアーキテクチャです。
マルチモーダルAIモデルが、テキスト、画像などを統合して、現実世界のアプリケーション向けの堅牢で汎用性の高いシステムを作成する様子をご覧ください。
モデルアンサンブルでモデルの精度と堅牢性を向上させます。バギング、ブースティング、スタッキングなどのテクニックと、実際のアプリケーションを探求します。
