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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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AIにおける公平性

Ultralytics。バイアスを軽減し、公平な結果を確保し、Ultralytics YOLO26を用いた倫理的な物体検出を実装する方法を学びます。

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特徴量エンジニアリング

特徴量エンジニアリングを活用してモデルの性能を向上させましょう。スケーリングや拡張といった手法を学び、Ultralytics 精度を高める最適化を実現します。

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特徴抽出

特徴抽出がどのように生データを実用的な知見に変換するかを探求しましょう。Ultralytics がこのプロセスを自動化し、優れた物体検出を実現する方法を学びます。

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特徴マップ

特徴マップがCNNの「目」として機能する仕組みを探る。Ultralytics これらの内部表現を活用してdetect 、コンピュータビジョンを実現する方法を学ぶ。

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フィーチャーピラミッドネットワーク（FPN）

特徴ピラミッドネットワーク（FPN）がマルチスケール物体検出をどのように強化するかを探求します。Ultralytics 高度なFPNを活用してdetect 物体をdetect 仕組みを学びます。

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連合学習

フェデレーテッドラーニングがデータプライバシーを保護しながら分散型モデルトレーニングを可能にする仕組みを探求しましょう。エッジデバイスUltralytics 安全にトレーニングする方法を学びます。

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Few-Shot Learning（少量サンプル学習）

最小限のデータでAIを訓練する少例学習（FSL）を探求しましょう。Ultralytics メタ学習を活用して迅速な適応と高精度を実現する仕組みを学びます。

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ファイン・チューニング

ファインチューニングUltralytics のような事前学習済みモデルを専門的なタスクに適応させる仕組みを探求しましょう。転移学習を活用して、より高速で正確なAIを実現する方法を学びます。

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フラッシュ・アテンション

フラッシュアテンションが記憶を最適化し、トランスフォーマーモデルの処理を高速化する仕組みを探る。コンピュータビジョンを強化する手法と、Ultralytics 最良の選択肢である理由を学ぶ。

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フローマッチング

フローマッチングを探求しよう。これはノイズをデータに変換する生成モデリングフレームワークである。拡散モデルを上回る高速かつ高品質な推論を実現する仕組みを学ぶ。

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焦点損失

深層学習におけるクラス不均衡をFocal Lossが解決する仕組みを探る。Ultralytics 実装し、困難な例に焦点を当てモデル精度を向上させる方法を学ぶ。

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基盤モデル

AIにおける基盤モデルの力を探求しましょう。Ultralytics Platformを活用し、Ultralytics YOLO26のような大規模モデルをカスタムタスクに適応させる方法を学びます。

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