AI 術語詞典

資料是機器學習模型的學習基礎，包含結構化與非結構化形式，驅動 AI 系統發展。

資料標註是為資料集添加標籤或註解的過程，使機器學習模型能夠理解和學習這些資料，是模型訓練的基礎。

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。

描述資料集來源、組成、預期用途、限制與潛在偏誤的文件。

資料漂移是指模型上線後，輸入資料的分布與訓練資料不同，進而造成模型預測效能降低的現象

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

資料填補是處理遺失值的方法，透過統計方法估算並替換遺失值，以維持資料完整性，避免分析偏差。

資料標註是指為原始資料添加標籤的過程，這些標籤提供關於資料的額外資訊，用於訓練監督式機器學習模型。

資料湖是一種大型集中式儲存庫，能以原始格式存放結構化、半結構化和非結構化的各式資料，提供高度彈性與可擴展性。

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。

資料血緣追蹤記錄資料從來源到目的地的流動和轉換，提供資料的完整歷史和上下文，確保資料品質和可追溯性。

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。

資料管線是一系列資料處理步驟，將原始資料轉換為可供分析或模型使用的格式，包含擷取、轉換、載入等階段。

資料投毒攻擊是一種惡意攻擊，攻擊者將惡意或錯誤的資料注入到訓練資料集中，以影響機器學習模型的性能或行為。攻擊目標是使模型產生錯誤的預測或執行其他有害操作。

資料前處理是指在將原始資料用於機器學習模型之前，對其進行清理、轉換和整合的過程，以提高模型效能和準確性。

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。

將大規模資料集水平切割為多個獨立區塊，以提升平行處理效率與降低記憶體負荷。

資料驗證是確保機器學習模型訓練與推論資料之準確性、完整性與格式正確性的自動化檢查過程，能有效防止異常數據污染系統。

資料版本控制是一種管理機器學習專案中資料集與模型異動的技術，確保實驗的可重複性與團隊協作效率。

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。

資料倉儲是針對查詢與分析優化的結構化資料儲存系統，整合多來源資料以支援商業智慧決策

密度型空間分群演算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN）是一種基於資料點鄰域密度進行分群的演算法，

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。

指感測器或裝置隨時間產生資料分佈變化的現象，影響模型效能。

差分隱私是一種資料匿名化技術，透過在統計查詢結果中注入隨機噪音，在公開資料的同時保護個別資料點的隱私。

透過收集設備或用戶的多種可識別資訊，建立獨特且穩定的識別碼。

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。

直接侵權指未經授權而直接複製、散布或使用受版權保護作品的行為，在AI領域涉及模型訓練與輸出。

透過部署在廣大空間中的多個智慧感測器節點協同合作，收集並分析環境與系統狀態的分散式資料處理技術。

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。

DNA序列分析是計算生物學領域的關鍵技術，旨在解讀、比較和理解生物體的遺傳信息，對於疾病診斷、藥物開發和演化研究至關重要。

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。