AI・コンピュータービジョン用語集

バイアスと分散のトレードオフ

機械学習におけるバイアスと分散のトレードオフをマスターしよう。モデルのパフォーマンスを最適化するために、精度と汎化のバランスを取るテクニックを学びます！

AI/MLにおけるビッグデータの力をご覧ください！膨大なデータセットがどのように機械学習を促進するのか、処理のためのツール、そして実際のアプリケーションについて学びましょう。

バウンディングボックスが物体検出、AI、機械学習システムをどのように実現するかを学びます。コンピュータ・ビジョン・アプリケーションにおけるバウンディング・ボックスの役割を探ります！

OpenAIのCLIPが、ゼロショット学習、画像とテキストのアライメント、コンピュータビジョンの実世界での応用により、どのようにAIに革命をもたらすかをご覧ください。

AIと機械学習におけるCPU重要な役割を探る。データ準備、推論、GPU/TPUとの比較におけるCPUの使用方法について学びます。

機械学習におけるコールバックの本質的な役割を探る-精度、柔軟性、効率を向上させるためにモデル学習を監視、制御、自動化するツール。

カプセルネットワーク（CapsNets）を発見しよう：空間階層と特徴関係に優れた画期的なニューラルネットワークアーキテクチャ。

CatBoostは、カテゴリカル・データの処理や実世界のアプリケーションに優れた強力な勾配ブースティング・ライブラリです。

思考連鎖プロンプトでAIの推論を強化！複雑なマルチステップタスクの正確性、透明性、コンテキストの保持を強化します。