AI 術語詞典

公平性約束是在機器學習模型訓練或部署過程中引入的數學條件，旨在防止系統對特定群體產生偏見，確保演算法決策的公正性。

人工智慧公平性旨在確保AI系統的決策不會對特定群體或個人產生不合理的歧視，追求結果的公正與平等。

Faster R-CNN是一種物件偵測演算法，它使用區域建議網路(RPN)來生成候選區域，並使用卷積神經網路(CNN)對這些區域進行分類和邊界框回歸。

系統在部分元件發生故障時仍能持續正常運作的能力。

機器學習中，輸入資料的特徵分佈隨時間變化的現象，可能導致模型性能下降。

特徵工程透過創建、轉換與選擇原始資料的代表性特徵，顯著提升機器學習模型的預測效果

特徵縮放是一種資料前處理技術，用於將不同範圍的特徵值縮放到一個統一的範圍內，避免某些特徵主導模型訓練。

特徵選擇是機器學習中選擇最相關特徵子集的過程，旨在簡化模型、提高準確性、減少過擬合和提升模型的可解釋性。

特徵儲存庫是一個集中管理和共享機器學習特徵的平台，確保特徵一致性、可重用性，並簡化特徵工程流程。

聯邦平均算法透過對多個節點的本地模型參數進行加權平均，在不收集原始資料的情況下訓練全局模型。

聯邦邊緣學習是一種將機器學習模型訓練下放到邊緣設備的分散式架構，藉由保護數據隱私的同時提升運算效率。

聯邦學習是一種多方協作的機器學習方法，各方在本地訓練模型，僅共享模型更新，保護原始資料

回饋迴路是指系統輸出影響其輸入的過程，在AI中用於迭代改進模型效能，透過評估結果並調整參數。

前饋神經網路是一種訊息單向傳播的神經網路，由輸入層、隱藏層和輸出層組成，廣泛應用於分類和迴歸任務。

微調是在預訓練模型基礎上，以少量特定領域資料繼續訓練，使通用模型適應特定任務需求，提升性能。

閃電注意力機制是一種優化注意力計算的技術，透過重新排序計算步驟和利用硬體加速，大幅提升注意力計算的速度和記憶體效率。

焦點損失函數 (Focal Loss) 是一種用於解決物件偵測中類別不平衡問題的損失函數，它通過降低易分類樣本的權重，使模型更關注難分類樣本。

長短期記憶網路（LSTM）的核心門機制，通過 sigmoid 激活函數產生 0-1 的控制信號，決定上一時步細胞狀態中有多少信息應被遺棄或保留，是解決梯度消失問題的關鍵元件。

基礎模型是使用大量未標記數據訓練的大型模型，可適應多種下游任務，展現出強大的泛化能力和遷移學習能力。

將類別特徵轉換為其在資料集中出現的頻率或計數，以捕捉資訊並降低維度。

神經網路中每個神經元都與前一層所有神經元相連的層級，每條連接都有獨立的可學習權重，能進行高度非線性的特徵轉換，常用於網路最後階段進行分類或迴歸。

驗證AI模型或系統在特定輸入下行為是否符合預期功能的過程。