探索Ultralytics 术语表，了解人工智能、机器学习、计算机视觉等知识。
探索人工智能伦理--学习公平、透明、问责和隐私等原则，以确保负责任的人工智能开发和信任。
了解准确性在机器学习中的重要性、准确性的计算方法、不平衡数据集的局限性以及提高模型性能的方法。
了解激活函数在神经网络中的作用、类型以及在人工智能和机器学习中的实际应用。
主动学习是一种经济高效的机器学习方法，它能以更少的标签提高准确性。了解它如何改变人工智能培训！
了解 Adam 优化器如何通过自适应学习率、动力和人工智能中的实际应用为高效的神经网络训练提供动力。
了解对抗性攻击对人工智能系统的影响、攻击类型、真实案例以及增强人工智能安全性的防御策略。
了解算法偏见、其来源和真实案例。学习减少偏见和建立公平、合乎道德的人工智能系统的策略。
了解基于锚点的探测器如何通过精确定位、规模适应性和实际应用彻底改变物体检测。
了解无锚检测器的强大功能--简化的目标检测，提高准确性、效率和对实际应用的适应性。
