AI・コンピュータービジョン用語集

ドッカー

DockerでAI/MLワークフローを簡素化！モデルをデプロイし、再現性を確保し、環境間で効率的にスケールする方法を学びましょう。

汎化性、ロバスト性、モデル性能を向上させることで、ニューラルネットワークのオーバーフィッティングを防ぐドロップアウト層の仕組みをご紹介します。

エッジAIがデバイス上でリアルタイム、セキュア、効率的なAI処理を可能にし、ヘルスケアや自律走行車などの産業を変革する方法をご覧ください。

エッジコンピューティングのパワーを発見：効率を高め、レイテンシを削減し、ローカルデータ処理でリアルタイムのAIアプリケーションを実現します。

エンベッディングとは何か、NLP、レコメンデーション、コンピュータビジョンのためにデータ内の意味的関係を捕捉することで、どのようにAIを強化するのかを学ぶ。

アンサンブル手法で予測精度を高める複数のモデルを組み合わせることで、物体検出やNLPなどのパフォーマンスがどのように向上するかを学びましょう。

機械学習におけるエポックについて学びましょう。エポックがモデル学習に与える影響、オーバーフィッティングの防止、Ultralytics YOLO 。

ハイパーパラメータのチューニングからロボット工学まで、進化的アルゴリズムが自然から着想を得た戦略を用いてAIやMLのソリューションを最適化する方法をご覧ください。

説明可能なAI（XAI）を発見してください：よりスマートなAIの意思決定のための解釈可能な洞察により、信頼を構築し、説明責任を確保し、規制を満たします。