Глоссарий по искусственному интеллекту и компьютерному зрению

Квантовое машинное обучение

Изучите квантовое машинное обучение (QML). Узнайте, как кубиты и суперпозиция улучшают оптимизацию ML, и как оно сравнивается с классическими моделями, такими как Ultralytics .

Узнать больше

Ответы на вопросы

Изучите систему ответов на вопросы (QA) в искусственном интеллекте и обработке естественного языка. Узнайте, как системы извлекают фактические ответы из данных, и откройте для себя, как Ultralytics обеспечивает выполнение задач визуального QA.

Узнать больше

Random Forest

Изучите возможности Random Forest для классификации и регрессии. Узнайте, как этот ансамблевый алгоритм предотвращает переобучение и повышает точность для сложных данных.

Узнать больше

ReLU (Rectified Linear Unit) — выпрямитель линейного блока

Изучите функцию активации Rectified Linear Unit (ReLU). Узнайте, как она повышает эффективность нейронных сетей, предотвращает исчезновение градиентов и усиливает возможности моделей искусственного интеллекта.

Узнать больше

Вывод в реальном времени

Исследуйте возможности вывода в реальном времени для мгновенных прогнозов ИИ. Узнайте, как Ultralytics обеспечивает результаты с низкой задержкой для периферийных устройств и робототехники.

Узнать больше

Модели рассуждений

Узнайте, как модели искусственного интеллекта выходят за рамки сопоставления шаблонов и переходят к логическому выводу. Узнайте, как Ultralytics и Ultralytics обеспечивают визуальное мышление.

Узнать больше

Полнота (Recall)

Изучите важность воспроизведения в машинном обучении. Узнайте, как измерить и улучшить чувствительность моделей Ultralytics для обеспечения высоких показателей обнаружения.

Узнать больше

ROC-кривая (Receiver Operating Characteristic)

Узнайте, как использовать кривую ROC (Receiver Operating Characteristic) для оценки бинарных классификаторов. Изучите компромиссы между TPR и FPR с помощью Ultralytics .

Узнать больше

Рецептивное поле

Узнайте, как рецептивное поле определяет то, что видит нейронная сеть. Узнайте, как Ultralytics оптимизирует пространственный контекст для эффективного detect всех размеров.

Узнать больше

Система рекомендаций

Узнайте, как системы рекомендаций используют ИИ для персонализации пользовательского опыта. Изучите совместную фильтрацию и визуальное сходство с помощью Ultralytics .

Узнать больше

Исправленный поток

Изучите Rectified Flow — эффективную технологию генеративного моделирования для создания высококачественных данных. Научитесь использовать синтетические данные с помощью моделей Ultralytics .

Узнать больше

Рекуррентная нейронная сеть (RNN)

Изучите, как рекуррентные нейронные сети (RNN) обрабатывают последовательные данные с использованием памяти. Узнайте об архитектурах RNN, приложениях NLP и PyTorch .

Узнать больше

Глоссарий по Ultralytics

Квантовое машинное обучение

Ответы на вопросы

Random Forest

ReLU (Rectified Linear Unit) — выпрямитель линейного блока

Вывод в реальном времени

Модели рассуждений

Полнота (Recall)

ROC-кривая (Receiver Operating Characteristic)

Рецептивное поле

Система рекомендаций

Исправленный поток

Рекуррентная нейронная сеть (RNN)