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。
AIやMLプロジェクトのためのデータクリーニングをマスターしよう。エラーを修正し、データ品質を向上させ、モデルのパフォーマンスを効果的に高める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、AI開発における実際の応用例についてご紹介します。
分散トレーニングでAIトレーニングを加速複雑なMLプロジェクトにおいて、トレーニング時間を短縮し、モデルを拡張し、リソースを最適化する方法を学びましょう。
ディファレンシャル・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、プライバシーを確保しながら、正確な分析と規制へのコンプライアンスを可能にするかを学びます。
データアノテーションとは?バウンディングボックスやポリゴンでデータにラベリングすることが、正確なAIやコンピュータビジョンモデルのトレーニングに不可欠であることを学びましょう。
モデルのパフォーマンスを高めるためにデータセットの質を向上させるアプローチ、データ中心AIをご覧ください。より優れたモデルだけでなく、より優れたデータがロバストな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な影響を与え、オーバーフィッティングを防ぎ、Ultralytics YOLOでパフォーマンスを最適化するのか。
エッジコンピューティングのパワーを発見:効率を高め、レイテンシを削減し、ローカルデータ処理でリアルタイムのAIアプリケーションを実現します。
説明可能なAI(XAI)を発見してください:よりスマートなAIの意思決定のための解釈可能な洞察により、信頼を構築し、説明責任を確保し、規制を満たします。
エンベッディングとは何か、NLP、レコメンデーション、コンピュータビジョンのためにデータ内の意味的関係を捕捉することで、どのようにAIを強化するのかを学ぶ。
拡張カルマンフィルタが、ロボット工学、自律走行車、センサ・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しているかをご紹介します。
エッジAIがデバイス上でリアルタイム、セキュア、効率的なAI処理を可能にし、ヘルスケアや自律走行車などの産業を変革する方法をご覧ください。