AI・コンピュータービジョン用語集

強化学習

強化学習とは、エージェントが試行錯誤を通じて行動を最適化し、報酬を最大化する学習です。コンセプト、アプリケーション、利点を探る！

L1、L2、ドロップアウト、早期停止などの正則化テクニックを使って、オーバーフィッティングを防ぎ、モデルの汎化を改善します。さらに詳しく

機械学習におけるRecallとは何か、なぜそれが重要なのか、そしてAIモデルが重要なポジティブ・インスタンスを効果的に捕捉するためにはどうすればよいのかを学ぶ。

ROC曲線とAUCがAI/MLにおける分類器の性能をどのように評価し、不正検出や医療診断のようなタスクにおけるTPRとFPRをどのように最適化するかを学びます。

Ultralytics YOLOによるリアルタイム推論が、自律走行やセキュリティシステムなどのAIアプリケーションでどのように瞬時の予測を可能にするかをご覧ください。

ロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）が、AIとMLを補完してインテリジェントなワークフローを実現し、タスクを自動化することでいかに効率を高めるかをご覧ください。

強力なアンサンブル学習アルゴリズムであるランダムフォレストが、分類、回帰、および実際のAIアプリケーションにおいてどのように優れているかをご覧ください。

リフォーマーモデルをご覧ください：LSHアテンションとリバーシブルレイヤーを備えたロングシーケンス用に最適化された画期的なトランスフォーマーアーキテクチャ。

コンピュータビジョンのためのCNNにおける受容野の重要性を発見してください。物体検出、セグメンテーション、AIの最適化にどのような影響を与えるかを学びます。

人間のフィードバックからの強化学習（RLHF）が、より安全でスマートなAIを実現するために、人間の価値観とモデルを一致させることでAIのパフォーマンスをどのように向上させるかをご覧ください。

ディープラーニングにおける重要な活性化関数であるReLUのパワーを発見し、AIやMLのための複雑なパターンを学習する効率的なニューラルネットワークを実現しましょう。