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。
GELU活性化関数がGPT-4のような変圧器モデルをどのように強化し、勾配フロー、安定性、効率を向上させるかをご覧ください。
AIを基礎とすることで、抽象的な概念を実世界のデータと結びつけ、動的なアプリケーションにおけるコンテキスト、正確性、信頼性を高める方法を発見してください。
Ultralytics YOLOのようなMLモデルを最適化するためのハイパーパラメータチューニングをマスターします。専門家のテクニックで精度、スピード、パフォーマンスを向上させます。
大規模言語モデル(LLM)における幻覚の原因を発見し、AIが生成したコンテンツの不正確さを軽減する効果的な戦略を探る。
Hugging Faceは、訓練済みのモデル、データセット、シームレスなML開発のためのツールを備えた、NLPとコンピュータビジョンのための主要なAIプラットフォームです。
隠れマルコフモデル(HMM)の原理、音声認識、バイオインフォマティクス、AIへの応用、隠れ状態の推測方法についてご紹介します。
半精度(FP16)がいかにAIを高速計算、メモリ使用量の削減、効率的なモデル展開で加速させるかをご覧ください。
Ultralytics YOLOで画像分類を発見:最先端のツールを使ってヘルスケア、農業、小売業などのカスタムモデルをトレーニング。
Ultralytics YOLOで画像セグメンテーションのパワーを発見してください。ピクセルレベルの精度、種類、アプリケーション、実際のAI使用例をご覧ください。
インスタンス・セグメンテーションがピクセル・レベルの精度でオブジェクト検出を精緻化し、AIアプリケーション用の詳細なオブジェクト・マスクを実現する方法をご覧ください。
画像認識によってAIがどのようにビジュアルを分類・理解し、ヘルスケア、小売、セキュリティなどのイノベーションを推進しているかをご覧ください。
IoU(Intersection over Union)とは何か、どのように計算されるのか、そして物体検出とAIモデル評価における重要な役割について学びます。