AI 術語詞典

資料並行是一種分散式訓練方法，將資料分割成多份，分配給多個節點，每個節點使用相同模型副本訓練不同資料子集。

深度Q網路（DQN）是一種結合深度學習與Q學習的強化學習演算法，利用深度神經網路逼近Q函數，解決高維度狀態空間的強化學習問題。

深度強化學習結合深度學習與強化學習，透過深度神經網路學習複雜策略，以在特定環境中最大化累積獎勵。

Dice Loss是一種用於衡量兩個樣本之間相似度的損失函數，尤其適用於處理不平衡的資料集，常見於圖像分割任務。

直接偏好優化（DPO）是一種直接利用人類偏好資料，優化語言模型，無需訓練獎勵模型的強化學習替代方案。

分散式訓練利用多個計算節點，將模型訓練任務分割並行處理，加速大型模型訓練，提升效率。

隨機丟棄是一種訓練技巧，透過隨機關閉部分神經元，避免網路過度依賴單一路徑，提升模型的泛化能力

AI藥物發現利用人工智慧加速藥物研發流程，從靶點識別、候選藥物篩選、臨床試驗設計到藥物重定位，降低成本並縮短開發週期。