AI 術語詞典

標籤雜訊是指訓練資料集中不正確或錯誤的標籤。這些錯誤標籤會降低模型效能，導致模型學習到錯誤的模式。

土地覆蓋分類是將遙感影像像素歸類為不同地物類型的過程。

語言模型是一種機器學習模型，用於預測給定文本序列中下一個詞彙或字符的概率分佈，是自然語言處理的基礎。

透過統計或神經網路方法，學習文字序列的機率分布，用於預測下一個詞或評估句子合理性的模型。

大型語言模型是以大量文字訓練的超大 Transformer 模型，擅長理解並生成自然語言

潛在擴散模型(LDM)是一種生成式AI模型，透過在潛在空間中進行擴散和逆擴散過程，生成高解析度、高品質的圖像或其他資料。

潛在空間是機器學習模型學習到的高維資料的壓縮表示，它捕捉了資料的底層結構和關係，並將其映射到一個低維空間。

層歸一化是一種神經網路正規化技術，它在每個層級對所有神經元的激活值進行歸一化，以加速訓練並提高泛化能力。

學習是AI系統從數據中自動提取模式、規律與特徵，藉以提升特定任務效能的核心過程。

學習率排程是一種在訓練過程中調整學習率的技術，旨在加速收斂、避免震盪，並提高模型的泛化能力。常見方法包括步階衰減、指數衰減和餘弦退火。

訓練初期逐漸增加學習率，避免初始化不佳導致的訓練不穩定，通常在前幾個 epoch 內從 0 線性增加到目標值。

系統透過經驗不斷改進自身的學習過程，達到越來越高效的適應和泛化能力。

光達資料處理是指對雷射雷達感測器採集的三維點雲資料進行清理、分析與解釋的過程，旨在從中提取有意義的空間資訊，廣泛應用於自動駕駛、測繪與環境監測等領域。

機器學習系統在整個生命週期內不斷學習新知識、新任務，同時保留和擴展既有知識。

一種圖學習任務，目標是預測圖中兩個節點之間是否存在或將存在邊的連結。

LLaMA（Large Language Model Meta AI）是 Meta 開發的開放權重（open-weight）大型語言模型系列，可免費下載、修改、自行部署，採 Meta 自訂 community license 授權，非 OSI 認證開源。

AI負載平衡將AI任務分散到多個計算資源，確保資源有效利用，避免單點過載，提升整體系統效能和穩定性。

對數損失（Log Loss）是交叉熵損失在二元分類問題中的特殊形式，衡量模型預測機率與真實標籤之間的差異，數值越小代表模型表現越好。

指大型語言模型能夠處理和理解更長输入序列的能力，通常指支援數千到數百萬個 token 的上下文窗口。

長短期記憶網路是一種改良的循環神經網路，透過門控機制來克服傳統 RNN 在長序列中容易遺忘的缺陷

長距離依賴指資料序列中相距遙遠元素的關聯。捕捉此關聯是模型理解長篇上下文的核心。

LoRA是一種參數高效的微調技術，透過學習低秩矩陣來適應預訓練模型，大幅減少訓練參數，降低計算成本。

損失函數衡量模型預測與實際值之間的差異，數值越小代表模型預測越準確，是模型訓練中優化目標的關鍵組成部分。

利用深度學習技術改善在弱光或夜間條件下拍攝的影像品質，提升亮度、降低雜訊並恢復細節。