AI 術語詞典

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

一種機器學習策略，由演算法主動選擇最具訊息價值的未標籤樣本進行標籤，以最小化標籤成本並最大化模型性能

透過動態調整樣本權重，使後續模型專注於前面模型的分類錯誤的經典 Boosting 演算法。

根據過去梯度的平方和自動調整各參數學習率的最佳化演算法，使高頻參數學習率較小，低頻參數學習率較大。

適配器模組是一種輕量級的模型微調方法，透過在預訓練模型中插入少量可訓練參數，以適應特定任務，同時保持原始模型參數凍結。

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。

透過微小擾動特意設計的輸入，能使經過訓練的 AI 模型產生錯誤預測的輸入樣本

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。

自主系統對抗韌性旨在確保AI驅動的自主系統，如自駕車或機器人，在面對惡意干擾或對抗性攻擊時，仍能維持其預期功能與安全性，避免錯誤決策或系統失效。

一種透過引入具有對抗特性的數據樣本來強化模型穩健性的機器學習訓練方法，能夠提升模型在面對惡意攻擊或分佈外輸入時的防禦能力。

AI 代理是能自主規劃、執行任務並運用工具的 AI 系統，它不只回答問題，更能實際採取行動

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。

確保 AI 系統對不同群體（如性別、種族、年齡）的決策結果不存在不合理歧視或偏差的原則與實踐。

人工智慧監管是指政府或相關機構制定和實施的，旨在規範人工智慧技術開發、部署和使用的法律、政策和指導方針，以確保其安全、公平和符合倫理。

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。

演算法交易是指利用電腦程式自動執行交易指令，根據預先設定的規則和模型，在金融市場上進行買賣操作。

指代消解是自然語言處理中的一項任務，旨在確定文本中代詞或其他指稱語所指代的先行詞，以理解文本的完整含義。

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。

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

通用人工智慧（AGI）是指具備與人類同等或超越人類的智慧，能夠理解、學習、適應並在任何智力任務中表現出色的AI系統。

人工智慧是模擬人類認知能力的電腦技術，透過機器學習與深度學習讓系統能自主學習與決策

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。

自動擴展根據系統負載自動調整計算資源，動態增加或減少伺服器數量，確保應用程式效能，同時優化成本。

自動特徵工程利用演算法自動從原始資料中提取、選擇和轉換特徵，以提升機器學習模型的效能。

自動駕駛技術利用感測器、人工智慧和控制系統，使車輛能夠在沒有人為干預的情況下感知環境並自主導航。

自主系統是指能在沒有外部干預下，感知環境、做出決策並執行動作的系統，具備一定程度的獨立性和適應性。