인공 지능, 머신 러닝, 컴퓨터 비전 등에 대해 알아보려면 Ultralytics 용어집을 살펴보세요.
전문가의 특징 엔지니어링으로 머신러닝 정확도를 향상시키세요. 영향력 있는 특징을 생성, 변환 및 선택하는 기술을 배우세요.
Ultralytics YOLO11 통해 머신 러닝에서 특징 추출의 힘을 알아보세요. 효율적인 탐지 및 분석을 위한 기술을 알아보세요.
기능 맵이 어떻게 Ultralytics YOLO 모델을 강화하여 정밀한 물체 감지와 자율 주행과 같은 고급 AI 애플리케이션을 지원하는지 알아보세요.
기능 피라미드 네트워크(FPN)가 어떻게 YOLO11 및 최신 CV 시스템에서 크고 작은 객체에 대한 정확도를 높여 멀티스케일 객체 감지를 지원하는지 알아보세요.
연합 학습을 알아보세요. 원시 데이터를 공유하지 않고도 분산된 장치에서 모델 학습을 가능하게 하는 개인 정보 보호 중심의 AI 접근 방식입니다.
퓨샷 학습이 최소한의 데이터로 AI가 적응할 수 있도록 지원하여 의료 진단 및 야생 동물 보호와 같은 분야를 어떻게 변화시키는지 알아보십시오.
특정 작업에 맞게 Ultralytics YOLO 같은 머신 러닝 모델을 미세 조정하세요. 여기에서 방법, 적용 사례 및 모범 사례를 알아보세요!
빠르고 메모리 효율적인 Transformer 어텐션 방법인 플래시 어텐션에 대해 알아보고, NLP 및 CV를 위한 GPU 학습과 실시간 추론 속도를 높여줍니다.
초점 손실이 객체 감지의 클래스 불균형을 해결하는 방법, 즉 불균형한 데이터 세트의 정확도를 향상시키기 위해 어려운 예제에 집중하여 학습하는 방법을 알아보세요.
확장 가능한 아키텍처, 광범위한 사전 훈련, 다양한 애플리케이션에 대한 적응성을 통해 기반 모델이 AI를 어떻게 혁신하는지 알아보세요.
퍼지 논리가 불확실성 하에서 인간과 유사한 추론으로 AI를 향상시켜 자율 주행 차량에서 의료 진단에 이르기까지 애플리케이션에 어떻게 전력을 공급하는지 알아보세요.
GELU 활성화 함수가 GPT-4와 같은 Transformer 모델을 향상시켜 기울기 흐름, 안정성 및 효율성을 높이는 방법을 알아보세요.
