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。
AIおよびMLプロジェクト向けに、データクリーニングをマスターしましょう。エラーを修正し、データ品質を高め、モデルのパフォーマンスを効果的に向上させるためのテクニックを学びます。
機械学習におけるデータラベリングの重要な役割、そのプロセス、課題、そしてAI開発における現実世界の応用について解説します。
分散トレーニングでAIトレーニングを加速しましょう！トレーニング時間の短縮、モデルのスケーリング、複雑なMLプロジェクトのリソース最適化の方法を学びます。
差分プライバシーがAI/MLにおける機密データをどのように保護し、正確な分析と規制遵守を可能にするかを学びます。
データアノテーションとは？ 正確なAIおよびコンピュータビジョンモデルをトレーニングするために、バウンディングボックスまたはポリゴンでデータをラベリングする方法を学びましょう。
データ中心AIを発見しましょう。これは、モデルのパフォーマンスを向上させるためにデータセットの品質を改善するアプローチです。より優れたモデルだけでなく、より優れたデータが堅牢なAIの鍵となる理由を学びましょう。
機械学習におけるエポックについて学びましょう。エポックがモデルのトレーニングにどのように影響し、過学習を防ぎ、Ultralytics YOLOでパフォーマンスを最適化するかについて学びます。
エッジコンピューティングの力を発見しましょう。効率を高め、レイテンシを削減し、ローカルデータ処理によるリアルタイムAIアプリケーションを可能にします。
説明可能なAI（XAI）をご紹介します。よりスマートなAIの意思決定のために、解釈可能な洞察を活用し、信頼を構築し、説明責任を確保し、規制を遵守しましょう。
埋め込みとは何か、また、NLP、レコメンデーション、およびコンピュータビジョンのためにデータ内のセマンティックな関係をキャプチャすることにより、それらがAIをどのように強化するかを学びます。
拡張カルマンフィルターが、ロボット工学、自動運転車、センサーフュージョンにおける非線形システムの正確な状態推定をどのように可能にするかを学びます。
エッジAIが、リアルタイムで安全かつ効率的なAI処理をデバイス上で可能にし、医療や自動運転車などの業界を変革する方法をご紹介します。
