AI 術語詞典

A/B測試是一種隨機實驗方法，用於比較兩個版本的變數（A 和 B），以確定哪個版本表現更好。常用於優化使用者體驗和提升轉換率。

透過逐一移除模型的組成元件來衡量各元件對整體性能貢獻的實驗方法，廣泛用於驗證架構設計決策。

所有預測中正確的比例 = (TP+TN)/(全部)。類別不平衡時容易被多數類主導

調整蘭德指數用於評估分群演算法，透過修正隨機偏差，客觀衡量分群結果與真實標籤間的相似程度。

衡量模型在面對惡意擾動輸入時的性能，評估其魯棒性與安全性。

對抗性攻擊是指通過對輸入數據進行微小且不易察覺的修改，使AI模型產生錯誤輸出的攻擊方式，用於測試模型的魯棒性。

對抗性穩健是指機器學習模型在面對惡意設計的對抗樣本時，仍能維持其預測準確性的能力，抵抗攻擊。

人工智慧倫理旨在探討並解決AI系統開發、部署和使用過程中涉及的道德、法律和社會問題，確保AI的發展符合人類價值觀。

人工智慧風險評估是一種識別、分析和評估人工智慧系統可能造成的潛在風險的過程，旨在了解風險的性質、可能性和影響，並制定相應的應對措施。

人工智慧安全旨在確保AI系統在部署後，其行為符合人類意圖，避免產生意外或有害的後果，保障人類福祉。

AI沙盒是一個受控的環境，用於測試和評估AI系統，而無需擔心對真實世界產生負面影響。它提供了一個安全可靠的實驗平台。

AI浮水印是一種將資訊嵌入AI模型或其產生的內容中的技術，用於驗證來源、追蹤使用情況或防止未經授權的複製。

錨框(Anchor Box)是在目標檢測中預先定義的一系列具有不同大小和長寬比的矩形框，用於在圖像中生成候選區域，以便模型進行目標分類和邊界框回歸。

異常偵測是指識別數據集中與預期模式顯著不同的數據點，這些異常點可能指示錯誤、欺詐或其他不尋常的事件。

變異數分析 (ANOVA) 是一種統計方法，用於比較兩個或多個群體的平均數是否存在顯著差異。它將總變異分解為不同來源的變異。

反洗錢人工智慧（AML AI）利用AI技術自動偵測金融交易中的可疑活動，協助金融機構遵守法規，打擊洗錢犯罪。

衡量分類模型在不同閾值下的綜合表現，AUC=1 完美，AUC=0.5 等於隨機猜

ARIMA是一種廣泛使用的時間序列預測模型，結合了自迴歸、差分和移動平均三個部分，用於分析和預測時間序列資料。

注意力可視化是一種技術，用於呈現神經網路模型在處理輸入時，將注意力集中在哪些部分。它能幫助理解模型決策過程，並診斷潛在問題。

AUC（曲線下面積）是一種模型評估指標，用於衡量二元分類模型區分正負樣本的整體能力，值介於0到1之間，越高代表性能越好。

模擬真實情境以測試和評估AI系統的安全性、合規性與應變能力，識別潛在弱點。