AI 術語詞典

用數學或圖形方式表示變數間因果關係與機制的模型，包括結構方程模型與因果圖。

中央極限定理指出，大量獨立隨機變數的總和（或平均值）趨近於常態分佈，與原始變數的分佈無關。是統計推論的基石。

撤銷已發行但因故不再信任的數位憑證，防止其被濫用，確保AI系統安全與信任鏈完整性。

可證明穩健性指在特定的擾動範圍內，透過數學或嚴謹的演算法保證機器學習模型輸出不會發生改變的性質。

思維鏈是一種讓大型語言模型逐步推理，而非直接給出答案，以提升複雜問題解答正確率的方法

比較不同時間點的影像，識別地表或物件狀態的變化，廣泛應用於監測。

在模型訓練過程中定期儲存模型狀態與權重的技術，可防止意外中斷導致進度遺失，並便於後續推論或微調。

卡方檢定是一種統計方法，用於檢驗兩個或多個類別變數之間是否存在顯著關聯性。它比較觀察值與期望值之間的差異。

公民開發者是指，能運用低程式碼（LCNC）平台，開發應用程式的非資訊背景專業人士

訓練資料中各類別樣本數量差異懸殊，導致模型偏向多數類的問題。

類別權重是一種機器學習技術，透過賦予少數類別較高權重來解決資料不平衡問題，提升模型對稀有事件的預測能力。

在分類模型訓練時對不同類別樣本賦予不同損失權重的技術，用於緩解資料類別不平衡問題，使模型更重視少數類別。

臨床自然語言處理 (Clinical NLP) 是一種利用自然語言處理技術，從醫療文本中提取、分析和理解資訊的AI應用，旨在改善醫療照護品質和效率。

完形填空任務是一種語言理解測試，透過移除文本中的部分詞彙，要求模型或人類填補缺失部分，以評估其對上下文的理解能力。

統計語料中詞對同時出現的頻次形成的矩陣，是許多詞向量和 NLP 方法的基礎。

程式碼生成是指利用人工智慧模型，自動產生程式碼片段或完整程式的技術，旨在提高開發效率並降低編碼錯誤。

冷啟動問題是指在推薦系統中，對於新使用者或新物品，由於缺乏足夠的互動資料，導致無法準確推薦的問題。常見解決方案包括利用元資料、內容過濾或混合推薦。

常識推理是賦予人工智慧運用人類日常生活基礎知識進行邏輯判斷的能力，使其能對未明言情境做出合理推斷。

運算最佳訓練旨在於給定運算資源下，最大化模型效能。它涉及調整模型大小、資料集大小和訓練步驟，以達到最佳效率。

評估分類模型效能的表格，顯示預測與真實類別的對應關係，幫助理解模型在各類別上的表現。

一種生成模型，通過學習將任意噪音水平的數據映射到同一最終樣本，實現單步或少步生成，不需要逐步去噪過程。

憲法式AI原則是一種透過明確的價值觀或「憲法」來引導AI系統行為的方法，旨在確保AI的輸出符合人類的期望和倫理標準。

容器化技術是一種將應用程式及其所有依賴項打包到一個可移植容器中的技術，實現跨環境一致的部署。

數位證書與元資料標準，用於追蹤、驗證和建立對生成或修改媒體內容的來源與真實性的信任。

根據物品的內容特徵與用戶的歷史偏好相似度，推薦相似物品。無需依賴其他用戶信息，適合新物品和冷啟動場景。

將冗長的上下文內容壓縮為簡潔的摘要或關鍵信息，減少語言模型的輸入長度和計算成本。

使模型在持續遇到新任務的過程中不斷學習和適應，同時避免遺忘舊任務的能力。

Word2Vec 中根據上下文詞預測目標詞的神經網路架構，是 CBOW 的完整名稱。

CI 每次提交自動建置+測試，CD 通過後自動部署到生產環境。確保每個變更都安全

自動化系統持續收集新資料、重新訓練機器學習模型並部署新版本，使模型效能適應環境變化。

持續驗證是主動且持續地測試複雜系統的工程實踐，旨在確保模型與基礎設施在正式環境中始終符合預期的效能、穩定性與安全標準。

OpenAI 提出的多模態預訓練架構，透過對比學習同時訓練文字與影像編碼器，使兩者的語意空間對齊。

一種機器學習技術，透過拉近相似樣本的特徵並推開相異樣本，使模型能學習到更具區別性與對齊性的特徵空間。

在對話上下文中進行信息檢索，系統理解多輪對話的意圖和指代，提供上下文感知的搜尋結果。

凸優化是一種數學優化方法，旨在尋找凸函數在凸集合上的最小值。其優點是局部最小值即為全局最小值，易於求解。

神經網路中利用卷積運算自動提取局部特徵的層級，通過多個小尺寸濾波器滑動掃描輸入數據，能有效減少參數數量並增強空間特徵學習能力。

專門處理圖像的神經網路，用小窗口（卷積核）掃過圖片提取局部特徵，參數共享大幅減少計算量

在 DBSCAN 聚類演算法中，鄰域半徑 ε 內至少有 MinPts 個鄰居的資料點，是聚類簇的核心組成元素。

相關係數衡量兩個變數之間線性關係的強度和方向，範圍從 -1 到 1。1 表示完全正相關，-1 表示完全負相關，0 表示沒有線性關係。

學習率沿著餘弦函數曲線逐漸衰減，從初始值平滑降低到最小值，使模型在訓練後期細微調整參數。

成本效益分析是評估 AI 專案投資回報的方法，計算直接節省成本加上間接效益後，扣除導入與維運成本，以判斷專案是否值得執行

反事實解釋描述了為了改變模型預測結果，輸入數據需要做的最小變動。它提供了一種理解模型決策邏輯的方式。

基於對現實世界的因果理解，推測「如果過去發生不同的事，現在會是什麼樣」的推理方式。

創用CC提供彈性版權許可，讓創作者分享作品，同時保留部分權利，促進知識共享與再利用。

信用評分是利用統計模型評估個人或企業的信用風險，預測其未來償還債務的能力，是金融機構決策的重要依據。

交叉熵損失是一種衡量兩個機率分佈之間差異的損失函數，常用於分類任務中評估模型預測結果與真實標籤的差距。

在不同數據模態（如文本、影像、音訊）之間建立聯繫與對齊，學習跨模態的統一表示或進行跨模態推理的機器學習方法。

交叉驗證是一種將資料分成多份，輪流以不同子集作為驗證集，藉此評估模型泛化能力的技術

晶體結構預測是指透過計算機演算法，從給定的化學組成預測材料在特定條件下的穩定三維晶體結構。

系統從簡單任務開始，逐步學習難度遞增的任務，提升效率和收斂性。