探索Ultralytics 术语表,了解人工智能、机器学习、计算机视觉等知识。
通过专业的特征工程提高机器学习的准确性。学习创建、转换和选择有影响力的特征的技术。
通过Ultralytics YOLO11 探索机器学习中特征提取的力量。学习高效检测和分析技术。
了解特征图如何为Ultralytics YOLO 模型提供支持,从而实现精确的目标检测和高级人工智能应用(如自动驾驶)。
了解特征金字塔网络 (FPN) 如何在YOLO11 和现代 CV 系统中实现多尺度物体检测,提高大小物体的检测精度。
探索联邦学习:一种以隐私为中心的 AI 方法,支持跨设备进行去中心化模型训练,而无需共享原始数据。
了解少样本学习如何使 AI 能够以最少的数据进行调整,从而改变医疗诊断和野生动物保护等领域。
针对特定任务对Ultralytics YOLO 等机器学习模型进行微调。在此了解方法、应用和最佳实践!
探索 Flash Attention - 一种快速、内存效率高的Transformer 注意力方法,可加快GPU 训练和 NLP 与 CV 的实时推理。
了解 Focal Loss 如何解决物体检测中的类不平衡问题--将训练重点放在困难示例上,从而提高不平衡数据集的准确性。
了解基础模型如何通过可扩展的架构、广泛的预训练和对各种应用的可适应性来彻底改变 AI。
了解模糊逻辑如何通过在不确定性下进行类人推理来增强 AI,从而为从自动驾驶车辆到医疗诊断的各种应用提供动力。
了解 GELU 激活函数如何增强 GPT-4 等transformer 模型,提高梯度流、稳定性和效率。