Category: AI

Object detection has become an essential technology in various industries, including security, automation, and robotics. YOLO (You Only Look Once) is one of the most popular real-time object detection models due to its speed and accuracy. In this blog post, we will walk you through training YOLO with your custom dataset, making it ready for […]

サイバー脅威は急速に進化しており、SIEM（Security Information and Event Management） ソリューションであるWazuhは、ゼロデイ攻撃、高度持続的脅威（APT）、内部脅威などの検出に課題を抱えています。DeepSeek-R1、BERT、AutoencodersなどのAIモデルを活用することで、Wazuhの脅威検出能力を機械学習（ML）と自然言語処理（NLP）によって向上させることができます。

ภัยคุกคามทางไซเบอร์มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว และโซลูชัน SIEM (Security Information and Event Management) เช่น Wazuh อาจมีข้อจำกัดในการตรวจจับ ภัยคุกคามใหม่ ๆ, การโจมตีแบบ APT และภัยคุกคามภายในองค์กร การใช้ AI models เช่น DeepSeek-R1, BERT หรือ Autoencoders สามารถช่วยเพิ่มความสามารถในการตรวจจับภัยคุกคามของ Wazuh ได้ด้วย Machine Learning และ NLP (Natural Language Processing)

Cybersecurity threats are evolving rapidly, and traditional Security Information and Event Management (SIEM) solutions like Wazuh can struggle to detect zero-day attacks, advanced persistent threats (APT), and insider threats. By integrating AI models such as DeepSeek-R1, BERT, or Autoencoders, security teams can enhance Wazuh’s threat detection capabilities with machine learning and natural language processing (NLP).

高級ブランド品の市場では、偽造品の増加が大きな課題となっています。ブランドバッグ、高級時計、限定スニーカーなど、本物と偽物の違いを見分けるのは容易ではありません。

สินค้าหรูระดับโลกกำลังเผชิญกับความท้าทายจากสินค้าปลอมที่แพร่กระจายมากขึ้น ไม่ว่าจะเป็นกระเป๋าแบรนด์เนม นาฬิกาหรู หรือรองเท้ารุ่นลิมิเต็ด การแยกของแท้ออกจากของปลอมไม่ใช่เรื่องง่าย

Luxury brands face a growing challenge: counterfeit products. From designer handbags to high-end watches, fake goods flood online marketplaces and even physical stores. Fortunately, Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing counterfeit detection, making it faster and more reliable than ever.

YOLOの概要 YOLO (You Only Look Once) は、速度と精度のバランスに優れた最先端の物体検出アルゴリズムです。Faster R-CNNのような従来の手法とは異なり、YOLOは物体検出を単一の回帰問題として処理し、一度の前方伝播でバウンディングボックスとクラス確率を予測します。

บทนำเกี่ยวกับ YOLO YOLO (You Only Look Once) เป็นอัลกอริธึมการตรวจจับวัตถุที่ล้ำสมัยซึ่งขึ้นชื่อเรื่องความเร็วและความแม่นยำ ไม่เหมือนกับโมเดลแบบดั้งเดิมที่ใช้วิธีการเสนอพื้นที่ (เช่น Faster R-CNN) YOLO ปฏิบัติต่อการตรวจจับวัตถุเป็น ปัญหาการถดถอยเดียว โดยคาดการณ์กรอบขอบเขตและความน่าจะเป็นของคลาสในครั้งเดียว

Introduction to YOLO YOLO (You Only Look Once) is a cutting-edge object detection algorithm known for its speed and accuracy. Unlike traditional models that use region proposal methods (such as Faster R-CNN), YOLO treats object detection as a single regression problem, predicting bounding boxes and class probabilities in one forward pass.