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。
アンサンブル法で予測精度を向上させましょう！複数のモデルを組み合わせることで、物体検出、NLPなどのパフォーマンスがどのように向上するかを学びます。
進化的アルゴリズムが、ハイパーパラメータの調整からロボティクスまで、自然に着想を得た戦略を使用してAIおよびMLソリューションを最適化する方法をご紹介します。
物体検出、姿勢推定などのタスクの安定したトレーニングを保証するために、深層学習における勾配爆発を管理する方法を学びます。
機械学習におけるF1スコアの重要性をご覧ください！最適なモデル評価のために、適合率と再現率のバランスをどのように取るかを学びます。
Ultralytics YOLO11による、機械学習における特徴抽出の力を発見しましょう。効率的な検出と分析のためのテクニックを学びます。
専門家による特徴量エンジニアリングで機械学習の精度を向上させましょう。影響力のある特徴を作成、変換、選択するためのテクニックを学びます。
Ultralytics YOLOのような機械学習モデルを特定のタスクに合わせて微調整します。手法、応用例、ベストプラクティスはこちらでご確認ください。
Few-shot learningが、最小限のデータでAIが適応できるようにし、医療診断や野生生物保護などの分野を変革する様子をご覧ください。
Foundationモデルが、スケーラブルなアーキテクチャ、広範な事前学習、多様なアプリケーションへの適応性により、AIに革命をもたらす様子をご覧ください。
連合学習を発見しましょう：プライバシーを重視したAIアプローチで、生データを共有せずにデバイス間で分散型モデル学習を可能にします。
顔認識技術の仕組み、その応用、倫理的な課題、およびUltralyticsがモデルのデプロイをどのように簡素化するかをご紹介します。
倫理的で偏りのないモデルでAIの公平性を確保します。公平なAIソリューションのためのツール、戦略、およびUltralytics YOLOをご覧ください。
