Ultralytics 용어집을 탐색하여 인공 지능, 머신러닝, 컴퓨터 비전 등에 대해 알아보세요.
K-최근접 이웃(KNN)이 분류 및 회귀 작업을 위한 직관적인 비모수적 접근 방식으로 머신러닝을 어떻게 간소화하는지 알아보세요.
모듈성, 유연성 및 멀티 백엔드 지원으로 기계 학습을 단순화하는 사용자 친화적인 Python API인 Keras에 대해 알아보세요.
지식 그래프가 복잡한 관계를 모델링하여 AI에 혁신을 가져오고, 시맨틱 검색, 개인 맞춤형 추천 등을 가능하게 하는 방법을 알아보세요.
Kubernetes가 확장 가능한 모델 배포, 분산 학습 및 효율적인 리소스 관리를 통해 AI/ML 워크로드를 어떻게 간소화하는지 알아보세요.
지식 증류가 더 빠른 추론, 향상된 정확도, 엣지 장치 배포 효율성을 위해 AI 모델을 어떻게 압축하는지 알아보세요.
칼만 필터가 AI, 추적, 센서 융합, 로보틱스 등에서 노이즈가 있는 데이터에서도 상태 추정을 어떻게 최적화하는지 알아보세요.
컴퓨터 비전의 핵심을 발견하세요: 피트니스, 제스처 인식, 빠르고 정확한 트래킹을 위한 Ultralytics YOLO11의 포즈 추정 기능입니다.
시각적 질문 답변(VQA): 멀티모달 AI가 컴퓨터 비전과 NLP를 결합하여 이미지 기반 질문에 답변하는 방법과 주요 방법 및 실제 사용 사례에 대해 알아보세요.
대규모 언어 모델(LLM)이 고급 NLP로 AI를 혁신하여 챗봇, 콘텐츠 생성 등에 전력을 공급합니다. 주요 개념을 알아보세요!
머신러닝에서 손실 함수의 역할, 유형, 중요성 및 YOLO 및 객체 감지와 같은 실제 AI 응용 분야를 경험해 보세요.
AI에서 최적의 학습률 설정 기술을 마스터하세요! 이 중요한 하이퍼파라미터가 모델 훈련 및 성능에 미치는 영향을 알아보세요.
머신 러닝에서 선형 회귀의 힘을 발견하십시오! 예측 모델링 성공을 위한 응용 프로그램, 이점 및 주요 개념을 배우십시오.
