AI 術語詞典

機器學習讓電腦透過分析大量資料自動找出規律，無需明確程式指令即可完成預測與分類任務

讓電腦系統具備閱讀人類語言文本並回答相關問題能力的自然語言處理技術。

版本控制系統中主要的開發線路，通常包含穩定且可發布的程式碼。

計算機視覺領域的自監督學習方法，隨機遮蔽輸入影像的部分區域，訓練模型從可見像素重建被遮蔽區域，類似於視覺版的遮蔽語言模型。

遮蔽語言模型（MLM）是一種自監督學習方法，隨機遮蔽輸入文本的部分詞語，並訓練模型預測這些被遮蔽的詞語。

一種自監督預訓練任務，隨機遮蔽輸入序列中的部分 token，讓模型依據上下文預測被遮蔽的原始詞，是 BERT 系列模型的核心訓練目標。

材料科學AI運用機器學習加速新材料的發現與設計，能精準預測材料特性並最佳化製程，顯著縮短研發週期。

矩陣分解是一種將矩陣分解為兩個或多個矩陣乘積的技術，常應用於推薦系統，以預測用戶對未評分項目的偏好。

矩陣分解推薦是一種推薦系統技術，它將用戶-項目互動矩陣分解為兩個低維矩陣，分別代表用戶和項目的隱含特徵，用於預測用戶對未互動項目的偏好。

既是光滑流形又具有群結構的矩陣集合，在機器人學、3D 視覺、幾何深度學習中用於描述剛體運動與對稱性。

最大似然估計 (MLE) 是一種統計方法，用於估計機率分佈的參數，它通過最大化觀察到樣本數據的似然函數來實現。

平均精確率（MAP）是評估信息檢索系統排序質量的重要指標。它在不同的召回率點上計算精確率，然後求平均值，全面反映系統的排序性能。

均方誤差是一種常用的迴歸模型評估指標，它計算預測值與真實值之間差異的平方平均值，能有效衡量模型預測的準確性，並對較大的誤差給予更高的懲罰。

衡量系統或組件從故障到完全修復所需的平均時間，是可靠性工程關鍵指標。

機制性可解釋性旨在理解AI模型內部運作的具體機制，如同理解程式碼般，而非僅僅觀察輸入輸出關係。

醫療 AI 是指應用於醫療診斷、治療和管理的人工智能技術。它使用機器學習和深度學習對醫學影像進行分析、輔助診斷、預測患者風險和個性化治療方案。

成員推論是一種隱私攻擊技術，旨在判斷特定資料樣本是否曾被用於訓練特定的機器學習模型。

記憶率衡量AI模型對訓練資料中特定樣本的過度記憶程度，可能導致隱私洩露或泛化能力差。

在神經網路基礎上增加外部記憶模組，透過可學習的讀寫機制實現長期資訊儲存和檢索。

將資料線性轉換到指定區間（通常為 [0, 1]）的特徵縮放方法，透過減去最小值再除以值域來實現。

指多模態模型在部分輸入資料（如影像或音訊）缺失或損壞時，仍能維持穩定預測效能與系統運作的能力。

混合精度訓練是一種使用不同精度（如 FP16 和 FP32）的浮點數進行模型訓練的技術，旨在加速訓練過程並減少記憶體佔用。

混合正則化是一種透過組合兩個或多個訓練樣本及其標籤來生成新訓練數據的技術，藉此擴增資料集多樣性，有效減輕神經網路模型的過擬合現象並提升泛化能力。

機器學習管線是自動化機器學習工作流程的步驟序列，包括資料準備、模型訓練、評估和部署。

專為資源受限的行動設備（手機、平板、邊緣設備）設計的輕量級神經網路，確保低延遲、低功耗的推理。

MobileNet是一種針對移動和嵌入式設備設計的輕量級深度神經網路架構，旨在實現高效的資源利用和快速的推論速度。

這是一個測試用的短定義，長度超過二十個字元以符合 lint 規則的要求，這樣才能成功推進。

GAN 訓練時生成器只輸出少數幾種重複樣本而喪失多樣性的訓練失敗現象。

一種元學習方法，訓練模型使其對新任務能透過少量樣本迅速適應，與模型架構無關。

模型即服務(MaaS)是一種雲端運算服務，提供預先訓練好的機器學習模型，讓使用者透過API存取並應用於各種任務，無需自行訓練模型。

模型快取是一種將已訓練的模型儲存在記憶體或快速儲存裝置中，以加速模型載入和推論的技術。

概述AI模型性能、限制、預期用途、評估指標與潛在風險的文件。

模型部署是指將訓練完成的機器學習模型整合到實際應用環境中，使其能夠接收輸入數據並產生預測結果，為業務決策提供支援。

模型評估是衡量機器學習模型在未知資料上表現的過程，透過特定指標來確保模型的泛化能力與實用性。

模型監控是持續追蹤機器學習模型在生產環境中的效能和行為，以確保其準確性、可靠性和公平性。及時發現並解決問題。

模型平行化是一種將大型模型分割到多個裝置上進行訓練或推論的技術，以克服單一裝置的記憶體限制。

模型參數是機器學習模型從資料中學習到的內部數值變數，包含權重與偏差，主要決定模型如何產生預測結果。

從多個候選機器學習模型中，依評估指標與驗證策略選出泛化能力最佳的決策過程。

模型版本控制是追蹤和管理機器學習模型不同迭代的過程，確保可重複性、可追溯性和協作。

分子動力學預測結合人工智慧與物理模型，以計算模擬原子與分子系統的運動軌跡，大幅加速新藥開發與材料發現。

運用生成式人工智慧模型，探索廣大化學空間並精準設計出具有特定期望性質之全新分子結構的前沿技術。

分子圖將化學分子抽象為圖形，以節點代表原子、邊緣代表化學鍵，是機器學習處理分子結構的核心格式。

蒙地卡羅方法是一種利用隨機抽樣來估算數學問題解的計算技術。它通過大量模擬隨機事件，統計結果，從而得到近似解。

自駕車運動規劃是為自動駕駛車輛計算安全、可行且最佳行駛路徑的技術，確保車輛能避開障礙物並達成駕駛目標。

多個智能體在同一環境中互動的強化學習，須處理協作、競爭和通訊等複雜關係。

多跳推理是指需要通過多個推理步驟才能得出結論的推理過程，模擬人類複雜的思考方式。

一種在連續影像中偵測並識別多個移動物件，持續賦予穩定追蹤編號與軌跡預測的電腦視覺分析技術。

多步預測是一種時間序列分析技術，旨在同時或依序預測未來多個時間點的數值，而非僅單一未來點。

音樂生成是利用AI模型自動創作音樂，涵蓋旋律、和聲、節奏等多個方面，旨在模擬人類作曲過程。

互信息衡量兩個隨機變數之間相互包含的信息量，數值越大代表相關性越高，常用於特徵選擇、圖像配準等任務。