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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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枝刈り

剪定Ultralytics のようなニューラルネットワークを最適化する仕組みを学びましょう。冗長なパラメータを除去することで実現します。エッジAI向けの構造化および非構造化手法を探求します。

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PyTorch

Ultralytics YOLO26を支える中核ライブラリ、PyTorch。動的グラフ、GPU 、効率的な深層学習モデルの構築方法について学びます。

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量子化対応学習（QAT）

量子化対応トレーニング（QAT）Ultralytics モデルをエッジ展開向けに最適化する方法を学びましょう。INT8精度で高精度を維持する手法を発見してください。

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量子機械学習

量子機械学習（QML）を探求しましょう。量子ビットと重ね合わせが機械学習の最適化をいかに強化するか、Ultralytics のような古典的モデルと比較した場合の特性を学びます。

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質問応答

AIと自然言語処理（NLP）における質問応答（QA）を探求しましょう。システムがデータから事実に基づく回答を抽出する仕組みを学び、Ultralytics ビジュアルQAタスクをどのように実現しているかを発見してください。

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ランダムフォレスト

分類と回帰におけるランダムフォレストの力を探求しましょう。このアンサンブルアルゴリズムが過学習を防ぎ、複雑なデータに対する精度を向上させる仕組みを学びます。

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ReLU（Rectified Linear Unit：ランプ関数）

整流線形単位（ReLU）活性化関数を解説します。ニューラルネットワークの効率向上、消失勾配問題の防止、AIモデルの強化にどのように寄与するか学びましょう。

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リアルタイム推論

リアルタイム推論の力を活用し、瞬時のAI予測を実現しましょう。Ultralytics エッジデバイスやロボティクス向けに低遅延の結果を提供する仕組みを学びます。

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推論モデル

AI推論モデルがパターンマッチングから論理的推論へと進化する仕組みを探る。Ultralytics Ultralytics 視覚的推論をいかに実現するか学ぶ。

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再現率

機械学習におけるリコールの重要性を探る。Ultralytics 感度を測定・改善し、高い検出率を確保する方法を学ぶ。

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Receiver Operating Characteristic (ROC)曲線

二値分類器を評価するための受信者動作特性（ROC）曲線の活用方法を学びます。Ultralytics 真陽性率（TPR）と偽陽性率（FPR）のトレードオフを探求します。

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受容野

受容野がニューラルネットワークの認識範囲をどのように定義するかを探求します。Ultralytics 空間的文脈を最適化し、あらゆるサイズのdetect 効果的にdetect 仕組みを学びます。

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