AI・コンピュータビジョン用語集

ビジュアル質問応答（VQA）

視覚的質問応答（VQA）：マルチモーダルAIがどのようにコンピュータビジョンとNLPを組み合わせて画像ベースの質問に答えるのか、主要な手法と実際の使用例をご紹介します。

弱いAIをご覧ください。人間のような意識を持たずに、オブジェクト検出、チャットボット、およびレコメンデーションシステムのようなイノベーションを推進するタスク固有のインテリジェンスです。

Weights & Biases機械学習のワークフローを効率化。実験の追跡、可視化、コラボレーションにより、より迅速で再現性の高いAI開発を実現します。

分類および回帰タスクにおいて正確な予測を実現する、強力で高速かつ汎用性の高い機械学習アルゴリズムであるXGBoostをご覧ください。

データアノテーション、構成、交換におけるXMLによるAIとMLの強化について解説します。その構造、用途、および実際のアプリケーションについて学びましょう。

AI/ML における YAML のパワーを発見してください! この汎用性の高いデータ形式で、構成を簡素化し、ワークフローを効率化し、読みやすさを向上させます。

ゼロショット学習：未知のデータをclassify するモデルを可能にし、物体検出やNLPなどに革命をもたらす最先端のAIアプローチをご覧ください。

高次元データを可視化するための強力な手法であるt-SNEをご覧ください。その用途、利点、AIおよびMLにおける応用について学びます。