AI 術語詞典

神經網路在學習新知識時快速遺忘舊知識的現象，導致之前習得的能力消失。

機器學習中取值為有限離散類別的特徵，如性別（男/女）、顏色（紅/綠/藍）、地區等，需要特殊編碼才能用於模型訓練

因果推論是從觀察數據中推斷因果關係的方法，旨在確定一個變數的變化是否直接導致另一個變數的變化。

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。

聊天機器人是一種能模擬人類對話的電腦程式，透過文字或語音與使用者互動，提供資訊、協助解決問題或執行特定任務。

金吉拉縮放是一種模型縮放法則，旨在透過調整模型大小和訓練資料量，以達到最佳的計算效率，避免過度訓練或訓練不足。

分塊處理是指將大型資料集或文本分割成更小、更易於管理的部分，以便於模型處理和分析，提升效率。

引文網路是將文獻作為節點、引用關係作為有向邊的圖結構，用於分析學術影響力與知識傳承脈絡。

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。

點擊率預測旨在預估使用者點擊特定廣告或連結的可能性，是數位廣告和推薦系統的核心技術。

AI 氣候模型是指使用機器學習加速和改進氣候模擬和預測的技術。AI 能從大規模氣象數據中學習複雜的氣候動態，提高預測準確性和計算效率，支持氣候變化研究和政策制定。

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。

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。

協同過濾是一種推薦系統技術，透過分析使用者行為或偏好，預測使用者可能感興趣的項目，例如商品、電影或音樂。

利用強化學習演算法來解決複雜組合最佳化問題的技術，透過與環境互動學習最佳決策策略以尋求近似最佳解。

計算生物學結合電腦科學、統計學與生物學，利用演算法分析生物數據，以理解複雜的生物系統與過程。

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。

概念漂移是指機器學習模型在部署後，由於資料分佈隨時間變化，導致模型預測準確度下降的現象。需要持續監控並重新訓練模型。

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。

內容過濾推薦是一種推薦系統方法，它基於用戶過去互動過的項目內容特徵，向用戶推薦相似的項目。它分析項目描述，並匹配用戶偏好。

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。

持續學習旨在使AI模型能夠在不遺忘先前知識的情況下，逐步學習新的任務和資料，模擬人類終身學習的能力。

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。

對比學習是一種自監督學習方法，通過學習區分相似和不相似的樣本，從而提取資料的有效表示，無需人工標註。

對話式人工智慧是指能透過自然語言與人類進行互動的AI系統，例如聊天機器人或語音助理，旨在提供更自然、直觀的互動體驗。

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。

Copilot 是一個 AI 程式碼助手，透過分析程式碼上下文，提供程式碼建議、自動完成和程式碼生成，提升開發效率。

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。

餘弦相似度是一種衡量兩個非零向量之間夾角餘弦值的度量方法，常用於評估文本或資料點之間的相似程度。

代價函數是所有訓練樣本損失函數的平均值，用於評估模型在整個訓練集上的表現，並作為優化算法的目標。

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。

共變異數衡量兩個變數如何一起變化。正值表示它們趨於一起增加或減少，負值表示一個增加時另一個趨於減少，零值表示沒有線性關係。

共變數偏移是指機器學習模型在訓練與推論階段，輸入特徵的資料分佈發生改變，但給定特徵下的目標變數條件分佈保持不變的現象。

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。

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。

隨著資料維度增加，樣本空間呈指數級膨脹，導致資料密度急劇下降、距離量度失效，使機器學習模型的訓練難度與資料需求大幅提高。