AI 術語詞典

後門攻擊是一種針對機器學習模型的惡意攻擊，攻擊者在模型中植入後門，使其在特定觸發條件下產生預設的錯誤輸出。

Bagging (Bootstrap Aggregating) 是一種集成學習技術，透過對原始資料集進行多次有放回的抽樣，訓練多個模型，並將它們的預測結果進行平均或投票。

貝氏定理描述在已知一些條件下，事件發生的機率。它基於先驗機率、條件機率和證據，更新對事件的信念。

模型基準測試是一套標準化的評估任務與資料集，用來客觀衡量並比較不同 AI 模型的各項性能與實際能力。

基準測試是用於評估和比較不同AI模型、演算法或系統性能的標準化方法，提供客觀的性能指標。

偏差是模型對特定族群或特徵產生系統性錯誤傾向，源自訓練資料不平衡或演算法設計缺陷

偏見偵測旨在識別AI資料或演算法中對特定群體的歧視性偏差，是確保系統公平性與可信度的關鍵步驟。

AI偏見是指AI系統在訓練或決策過程中，由於資料、演算法或人為因素，產生不公平或歧視性的結果。

偏差方差權衡是指在模型訓練中，降低偏差會增加方差，反之亦然。目標是找到一個平衡點，使模型在未見過的數據上表現良好。

雙語評估替代指標（BLEU，Bilingual Evaluation Understudy）是機器翻譯品質評估的自動化量化指標，透過比對機器翻譯輸出與人工參考譯文中 n-gram 的重疊程度，給出 0

黑箱模型是指其內部運作機制對使用者而言不透明的模型，難以理解輸入與輸出之間的具體關係。

BLEU分數是一種評估機器翻譯文本品質的指標，通過比較候選譯文與參考譯文的n-gram重疊程度來計算，數值越高表示翻譯品質越好。

Boosting 是一種集成學習技術，透過迭代訓練一系列弱學習器，每個學習器都試圖糾正前一個學習器的錯誤，最終將它們組合起來形成一個強學習器。

衡量AI模型或軟體專案建置過程中失敗次數佔總次數的比例。