AI 術語詞典

AI 幻覺是大型語言模型產生自信但事實錯誤或無中生有內容的現象，是 LLM 部署的主要風險

識別和分類手部的形狀、位置和動作，用於人機互動、手語識別等應用。

霍克斯過程是一種自激發點過程，事件發生會增加未來事件發生的機率。常用於建模事件序列的相互影響，如金融交易、地震或社交媒體互動。

由多種不同類型、來源或格式的資料組成，具有高度多樣性和複雜性的資料集合。

包含多種節點類型和邊類型的圖，其中不同類型的節點或邊具有不同的特徵和語義。

隱藏狀態是神經網路中用於儲存與傳遞歷史資訊的內部記憶向量，負責在處理序列資料時保留上下文特徵，協助模型理解時序依賴關係。

階層式分群（Hierarchical Clustering）是一類無監督學習演算法，透過逐步合併最相似的群組（凝聚法）或分裂群組（分裂法）來建立樹狀結構的群組層次，不需預先指定群數。

階層式密度分群演算法（Hierarchical DBSCAN, HDBSCAN）是 DBSCAN 的進化版本，透過建立多密度尺度的階層式叢集樹，能自動適應密度不均勻的資料，無需設定全局鄰域半徑 ε，並

將複雜任務分解為多層子任務，由不同層級的策略分別優化的強化學習方法。

階層式強化學習將複雜任務分解為多層次的子任務，透過高低層策略協同運作，解決稀疏獎勵與長期規劃問題。

指特徵空間中的極高維度狀態，或深度學習模型萃取出具備高度抽象、全局觀念與豐富語意的高階向量表示。

系統在面對故障、維護和負載波動時，能持續提供服務、維持高正常運行時間的設計屬性。

高基數特徵（High Cardinality）指某個類別型特徵包含大量不同取值的情況，例如用戶 ID、商品 SKU、地理位置等可能有數萬至數百萬種取值，直接進行 One-Hot 編碼會導致維度爆炸，需

同態加密是一種先進加密技術，允許直接對加密數據執行計算，而無需事先解密，確保數據隱私。

根據資源使用率自動增減 Kubernetes 叢集中 Pod 數量的機制，確保應用效能並最佳化資源配置。

透過增加更多節點或機器來擴展系統處理能力，以應對AI工作負載增長。

Hugging Face 提供開源機器學習模型與資料集託管，協助開發者協作、分享並快速部署各類人工智慧應用。

指在人工智慧系統的訓練、評估與決策過程中，系統性引入人類專業知識與反饋的機制，以確保模型行為符合預期。

人機迴路 (HITL) 是一種 AI 方法，其中人類參與模型訓練和決策過程，以提高準確性、可靠性和倫理考量。

研究人類與機器人之間互動的跨學科領域，旨在設計更自然、高效且安全的協作方式，提升使用者體驗與系統效能。

混合搜尋結合了多種搜尋技術，例如關鍵字搜尋和語義搜尋，以提高搜尋結果的相關性和準確性，提供更全面的資訊。

超參數是機器學習模型訓練前，由人為設定且影響模型學習效果的參數，例如學習率或網路層數

超參數調校是機器學習中，尋找最佳超參數組合以提升模型效能的過程，涉及多次模型訓練與評估。

分析包含數百個窄頻譜波段的影像，以識別材料成分與特性。

假設檢定是一種統計方法，透過樣本數據評估關於母體的假設是否成立，藉由計算機率值判斷證據強度，進而做出決策。

假設性文件嵌入是一種檢索技術，透過語言模型先生成假設解答，再將該解答轉為向量以搜尋真實文件。