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と機械学習におけるCPU重要な役割を探る。データ準備、推論、GPU/TPUとの比較におけるCPUの使用方法について学びます。
機械学習におけるコールバックの本質的な役割について解説します。コールバックは、精度、柔軟性、効率を向上させるために、モデルのトレーニングを監視、制御、自動化するツールです。
Capsule Networks(CapsNets)をご覧ください。空間階層と特徴の関係に優れた、画期的なニューラルネットワークアーキテクチャです。
CatBoostで機械学習プロジェクトを強化しましょう。CatBoostは、カテゴリカルデータ処理と実際のアプリケーションに優れた、強力な勾配ブースティングライブラリです。
連鎖的思考プロンプトでAIの推論を強化しましょう!複雑な多段階タスクの精度、透明性、およびコンテキスト保持を向上させます。
AI搭載チャットボットが、自然言語処理(NLP)、機械学習(ML)、シームレスな統合機能によって、顧客サービス、セールス、マーケティングをどのように変革するかをご覧ください。
AI/MLのためのクラウドコンピューティングのパワーをご覧ください!効率的に拡張し、Ultralytics YOLO モデルをより速くトレーニングし、シームレスに展開し、費用対効果を高めます。
コグニティブコンピューティングが、AI、ML、NLPなどを使用して人間の思考プロセスを再現し、医療や金融などの業界を変革する方法をご紹介します。
コンピュータビジョンでAIの可能性を解き放つ!オブジェクト検出、ヘルスケア、自動運転車などにおけるその役割を探求してください。今すぐ詳細をご覧ください!
AIの信頼度スコアを定義します。モデルが予測の確実性をどのように評価し、信頼性の閾値を設定し、信頼度と精度を区別するかを学びます。
混同行列を使用してモデルのパフォーマンスを理解します。指標、実際の使用例、およびAI分類の精度を向上させるためのツールについて解説します。
憲法AIが、モデルを事前に定義された原則と人間の価値観に合わせることによって、倫理的で安全かつ偏りのないAI出力をどのように保証するかをご覧ください。