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Ultralytics 用語集

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。

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特徴量エンジニアリング

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。

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特徴抽出

Ultralytics YOLO11機械学習における特徴抽出のパワーを発見。効率的な検出と分析のテクニックを学びましょう。

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特徴マップ

フィーチャーマップがUltralytics YOLO モデルにどのようにパワーを与え、正確な物体検出や自律走行などの高度なAIアプリケーションを可能にしているかをご覧ください。

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フィーチャーピラミッドネットワーク（FPN）

特徴ピラミッドネットワーク(FPN)が、YOLO11 最新のCVシステムにおいて、どのようにマルチスケールの物体検出を可能にし、小さな物体から大きな物体までの検出精度を高めているかをご紹介します。

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連合学習

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。

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Few-Shot Learning（少量サンプル学習）

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。

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ファイン・チューニング

Ultralytics YOLO ような機械学習モデルを特定のタスク用に微調整します。方法、アプリケーション、ベストプラクティスについてはこちらをご覧ください！

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フラッシュ・アテンション

フラッシュ・アテンションは、NLPやCVのためのGPU トレーニングとリアルタイム推論を高速化するTransformerアテンションのための高速でメモリ効率の良い方法です。

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焦点損失

Focal Lossが物体検出におけるクラスの不均衡にどのように対処しているかをご覧ください。

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基盤モデル

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。

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ファジー論理

ファジー論理が、不確実性下での人間のような推論でAIをどのように強化し、自動運転車から医療診断までのアプリケーションを動かすかを発見してください。

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GELU（Gaussian Error Linear Unit）

GELU活性化関数がGPT-4のようなTransformerモデルをどのように強化し、勾配フロー、安定性、効率を高めるかをご覧ください。

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