探索Ultralytics 术语表，了解人工智能、机器学习、计算机视觉等知识。
了解修剪如何通过移除冗余参数来优化神经网络（Ultralytics ）。探索适用于边缘AI的结构化与非结构化方法。
Ultralytics 的核心库。了解其动态图、GPU ，以及如何构建高效的深度学习模型。
了解量化感知训练（QAT）如何Ultralytics 以实现边缘部署。探索如何在INT8精度下保持高精度。
探索量子机器学习（QML）。了解量子比特和叠加态如何增强机器学习优化，并将其与Ultralytics 等经典模型进行比较。
探索人工智能与自然语言处理中的问答系统（QA）。了解系统如何从数据中提取事实性答案，并发现Ultralytics 如何为视觉问答任务提供支持。
探索随机森林在分类与回归中的强大能力。了解这种集成算法如何避免过拟合，并提升复杂数据的预测精度。
探索整流线性单元（ReLU）激活函数。了解它如何提升神经网络效率、防止梯度消失，并为人工智能模型提供动力。
探索实时推理的强大功能，实现即时AI预测。Ultralytics YOLO26如何为边缘设备和机器人提供低延迟结果。
探索人工智能推理模型如何突破模式匹配，迈向逻辑推理。Ultralytics Ultralytics 如何赋能视觉推理。
探索召回率在机器学习中的重要性。学习如何测量并Ultralytics 模型的灵敏度，以确保高检测率。
学习如何使用接收者操作特征（ROC）曲线评估二元分类器。Ultralytics 探索真实阳性率（TPR）与假阳性率（FPR）之间的权衡关系。
探索感受野如何定义神经网络的感知范围。了解Ultralytics 如何优化空间上下文，实现对各种尺寸detect 有效detect 。
