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ウルトラリティクス用語集

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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機械学習（ML）

機械学習を発見しよう：AI、コンピュータ・ビジョン、ディープ・ラーニングの中核となる概念、種類、実際の応用例を探る。今すぐ詳細をご覧ください！

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ミックスド・プレシジョン

混合精度トレーニングでディープラーニングの効率を向上！精度を犠牲にすることなく、高速化、メモリ使用量の削減、省エネルギーを実現します。

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平均平均精度（mAP）

自動運転やヘルスケアなどのAIアプリケーションにおける物体検出モデルの評価における平均平均精度（mAP）の重要性を発見してください。

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モデルの展開

MLモデルを予測、自動化、AI主導の洞察のための実世界ツールに変換する、モデル展開のエッセンスをご覧ください。

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モデルの量子化

モデルの量子化でAIのパフォーマンスを最適化。サイズを縮小し、速度を向上させ、エネルギー効率を改善することで、実世界での展開を実現します。

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モデル剪定

モデル刈り込みにより機械学習モデルを最適化します。推論の高速化、メモリ使用量の削減、エネルギー効率の向上を実現し、リソースが限られた環境での導入を可能にします。

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機械翻訳

機械翻訳がどのようにAIとディープラーニングを使用して言語の障壁を破り、シームレスなグローバルコミュニケーションとアクセシビリティを可能にするかをご覧ください。

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マルチモーダル学習

AIにおけるマルチモーダル学習のパワーを発見してください！より豊かで現実的な問題解決のために、モデルがどのように多様なデータタイプを統合しているかを探求してください。

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メタ・ラーニング

メタ・ラーニング: モデルがより速く学習し、新しいタスクに適応し、最小限のデータで優れた能力を発揮することを可能にするAIのブレークスルーをご覧ください。今すぐアプリケーションをご覧ください！

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専門家の混合（MoE）

Mixture of Experts（MoE）は、NLP、ビジョン、ロボット工学などのためのスケーラブルで効率的なモデルを可能にする画期的なAIアーキテクチャです。

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マルチモーダルモデル

マルチモーダルAIモデルがどのようにテキスト、画像などを統合し、実世界のアプリケーションのための堅牢で汎用性の高いシステムを構築しているかをご覧ください。

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モデル・アンサンブル

モデルアンサンブルでモデルの精度とロバスト性を高める。バギング、ブースティング、スタッキングなどのテクニックと実際の応用例をご覧ください。

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