AI・コンピュータービジョン用語集

インスタンスのセグメンテーション

インスタンス・セグメンテーションがピクセル・レベルの精度でオブジェクト検出を精緻化し、AIアプリケーション用の詳細なオブジェクト・マスクを実現する方法をご覧ください。

IoU（Intersection over Union）とは何か、どのように計算されるのか、そして物体検出とAIモデル評価における重要な役割について学びます。

シームレスなデータ交換、モデル設定、リアルタイムアプリケーションにより、JSONがどのようにAIとMLのワークフローを簡素化するかをご覧ください。

データをクラスタにグループ化するための重要な教師なし学習アルゴリズムであるK-Meansクラスタリングを学ぶ。そのプロセス、アプリケーション、比較を探る！

K-Nearest Neighbors (KNN)は、直感的なノンパラメトリックアプローチで、分類や回帰タスクの機械学習を簡素化します。

AI、トラッキング、センサー・フュージョン、ロボット工学などにおいて、ノイズの多いデータでもカルマンフィルターが状態推定を最適化する方法をご覧ください。

モジュール性、柔軟性、マルチバックエンドサポートで機械学習を簡素化する、ユーザーフレンドリーなPython API、Keras を発見してください。

ナレッジ・ディスティレーションがAIモデルを圧縮して推論を高速化し、精度を向上させ、エッジ・デバイスの展開を効率化する方法をご覧ください。

複雑な関係性をモデル化し、セマンティック検索やパーソナライズされたレコメンデーションなどを可能にするナレッジグラフが、AIにどのような革命をもたらすかをご覧ください。