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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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ReLU（Rectified Linear Unit：ランプ関数）

深層学習における重要な活性化関数であるReLUのパワーを発見し、効率的なニューラルネットワークがAIおよびML向けの複雑なパターンを学習できるようにします。

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リアルタイム推論

Ultralytics YOLO 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。

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再現率

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モデルが重要な陽性インスタンスを効果的に捉えることをどのように保証するかを学びます。

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Receiver Operating Characteristic (ROC)曲線

ROC曲線とAUCがAI/MLにおける分類器のパフォーマンスをどのように評価し、不正検出や医療診断などのタスクでTPR対FPRを最適化するかを学びます。

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受容野

コンピュータビジョンにおけるCNNの受容野の重要性について解説します。それらが、物体検出、セグメンテーション、およびAIの最適化にどのように影響するかを学びます。

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レコメンデーションシステム

レコメンデーションシステムが、AIと機械学習を使用してパーソナライズされた提案を提供し、エンゲージメントを高め、オンラインでの意思決定を促進する様子をご覧ください。

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リカレントニューラルネットワーク（RNN）

系列データのためのリカレントニューラルネットワーク（RNN）のパワーをご覧ください。NLPから時系列分析まで。今日の主要な概念と応用事例を学びましょう。

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Reformer

Reformerモデルをご覧ください。LSHアテンションと可逆レイヤーにより、長いシーケンスに最適化された画期的なTransformerアーキテクチャです。

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正則化

L1、L2正則化、ドロップアウト、早期打ち切りなどの正則化手法を使用して、過学習を防ぎ、モデルの汎化性能を向上させます。詳細はこちら！

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強化学習

エージェントが試行錯誤を通じてアクションを最適化し、報酬を最大化する強化学習をご覧ください。概念、アプリケーション、および利点を探求しましょう。

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人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）

Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF）が、モデルを人間の価値観に合わせることでAIのパフォーマンスを向上させ、より安全でスマートなAIを実現する様子をご覧ください。

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リランカー

リランカーで検索精度を向上させましょう！ 高度なモデルが初期結果をどのように絞り込み、最適な関連性とユーザー満足度を実現するかをご覧ください。

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