AI 術語詞典

資料擴增術是一種增加訓練資料多樣性的技術，透過對現有資料進行微小的修改，創造出新的、但仍然代表相同類別的資料點，以提升模型泛化能力。

資料不平衡指訓練資料中各類別樣本數量差異懸殊，導致模型傾向預測多數類別，常用 SMOTE 過採樣或欠採樣等技術來處理

資料洩漏（Data Leakage）是指模型訓練過程中，未來或測試集的資訊意外滲入訓練集，導致模型在評估時表現虛高，但部署後實際效能大幅下滑的現象。

資料品質監控是指持續追蹤和評估資料的準確性、完整性、一致性、時效性和有效性，以確保資料符合預期標準。

資料版本控制追蹤資料集在不同時間點的狀態，確保可重複性、可追溯性，並允許回復到先前的資料版本。

二元分類器將預測機率轉換為類別標籤時使用的臨界值，通常預設為 0.5，但可調整以平衡精確率、召回率等不同業務目標。

深度協同過濾結合深度學習與協同過濾，利用神經網路學習使用者和物品的隱藏表示，以提升推薦準確度，尤其在處理複雜互動模式時。

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。

深度偽造偵測旨在辨識經由深度學習技術偽造或操縱的影音內容，以防止不實資訊傳播和維護資訊真實性。

DenseNet是一種深度學習模型，透過密集連接每一層到所有後續層，最大化層之間的資訊流動，增強特徵重用，減少梯度消失問題。

依存句法分析是自然語言處理中，分析句子中詞彙之間的依存關係，建立句子的語法結構，揭示詞彙間的修飾、支配等關係。

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。

數位分身是真實世界實體或系統的虛擬化身，通過收集數據進行模擬、監控和預測，以優化性能、預防故障和做出更明智的決策。

降維處理旨在減少資料集的特徵數量，同時保留重要資訊，以簡化模型、加速運算並避免維度災難。

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。