AI 術語詞典

機器翻譯是利用電腦程式自動將文字或語音從一種語言轉換成另一種語言的技術，旨在打破語言障礙，促進跨文化交流。

惡意軟體偵測是利用AI技術識別並阻止惡意軟體感染系統的過程，旨在保護電腦、網路和資料免受損害。

Mamba是一種基於選擇機制的序列模型，旨在解決Transformer在長序列建模上的效率瓶頸，透過硬體感知演算法提升運算速度。

透過內外層梯度最佳化找到最佳初始化參數，使任何模型在新任務上經少量更新後快速收斂。

從衛星、航空或無人機影像中提取地理資訊，自動或半自動生成地圖。

一種統計假設，主張系統在給定當前狀態下，未來的演變與過去歷史狀態相互獨立，即未來只取決於現在。

馬可夫決策過程（MDP）是一種用於建模決策的數學框架，其中結果部分隨機，部分受決策者控制。它廣泛應用於強化學習。

Mask R-CNN是一種深度學習模型，用於物件偵測、實例分割和人體姿勢估計。它擴展了Faster R-CNN，增加了預測每個物件像素級別遮罩的分支。

結合注意力機制的度量學習方法，透過為支持樣本分配動態權重來預測查詢樣本的類別。

一種衡量兩個機率分佈之間差異的統計距離，常用於生成模型評估與領域適應。

平均絕對誤差（MAE）是衡量預測值與實際值之間平均絕對差異的指標，數值越小代表模型預測越準確。

醫療影像分析利用AI技術，自動或半自動地分析醫學影像，輔助醫生進行疾病診斷、病情監測和治療規劃，提高診斷效率和準確性。

梅爾頻譜圖是一種音訊訊號的視覺表示，它將音訊的頻率轉換到梅爾尺度上，更符合人類聽覺感知，常用於語音辨識和音訊分析。

成員推斷攻擊旨在判斷特定資料點是否曾被用於訓練機器學習模型。攻擊者利用模型輸出來推斷訓練資料的成員關係，可能洩漏隱私資訊。

具有外部記憶機制的神經網路架構，能夠存儲、檢索和更新信息，支持推理任務。

一種統一的圖神經網路框架，將圖學習過程表述為節點間的消息生成、傳遞和聚合。

元學習，又稱學習如何學習，旨在訓練模型能夠快速適應新任務或環境，透過少量樣本即可達到良好的效能。

語言模型處理序列時用於表示遮蔽或缺失位置的特殊符號，常見於遮罩語言模型訓練與填空推論任務。

深度混合是一種模型架構，它結合了多個不同深度的子網路，以提升模型的表達能力和泛化能力，並允許模型根據輸入動態調整其深度。

專家混合模型是一種機器學習技術，透過結合多個獨立的「專家」模型，針對不同輸入選擇性地激活特定專家，以提升模型整體效能。

MLOps 是一種將機器學習模型開發與部署流程標準化的方法，旨在加速模型迭代、提高可靠性並簡化維護。

透過機器學習演算法在大量數據中學習規律與特徵後，所產生可用於預測、分類或生成的數學結構與參數集合。

模型壓縮是指減少機器學習模型大小和計算複雜度的技術，以便在資源有限的設備上部署，同時保持模型性能。

邊緣端模型壓縮是縮減神經網路體積與運算量的技術，使人工智慧模型能在資源受限的邊緣裝置上順暢執行。

模型反演攻擊是一種試圖從機器學習模型中恢復訓練數據或敏感資訊的攻擊方式，藉此洩漏隱私。

模型登錄庫是集中管理 AI 模型版本、追蹤訓練紀錄與部署狀態的系統，如同模型的戶籍系統

模型服務化是指將訓練好的機器學習模型部署到生產環境，使其能夠接收請求並返回預測結果的過程。

模型竊取是一種針對機器學習模型的網路安全攻擊手法。攻擊者透過大量且有系統地向目標模型的應用程式介面發送查詢，並記錄其回傳的預測結果，藉此訓練出一個功能與原始目標高度相似的替代模型。

學習環境模型（動態和獎賞），用模型進行規劃而非直接與環境互動的強化學習方法。

從視頻序列中估計場景或相機的運動，包括物體運動、相機運動（ego-motion）及場景流等。

運動規劃是計算機科學和機器人學中的一個領域，旨在為機器人或其他代理找到從起點到終點的可行路徑，同時避開障礙物並滿足特定約束。

安全多方計算（Multi-Party Computation，MPC）是一種密碼學協議，允許多方在不揭露各自私有輸入資料的前提下，共同計算某個函數的結果，廣泛應用於聯邦學習、隱私保護 AI 推論等場景

磁振造影（Magnetic Resonance Imaging）在 AI 語境中指深度學習模型用於 MRI 影像的分析、加速重建或疾病偵測的技術應用。

Multi 泛指人工智慧中結合多種資料類型、任務或智能體的技術，能大幅提升系統處理複雜現實問題的靈活性。

多代理系統是由多個獨立自主的代理（Agent）組成的計算機系統，這些代理透過相互溝通、協調與合作，共同解決複雜問題或達成特定目標。

Transformer 的核心元件，透過多組平行的注意力運算同時捕捉輸入序列在不同子空間中的依賴關係。

多任務學習是一種機器學習方法，旨在同時訓練一個模型來執行多個相關任務，以提升模型的泛化能力和效率。

同時學習多個相關任務的強化學習方法，利用任務間的知識共享提升效率。

利用同一對象的多個不同視角或特徵表示進行機器學習，並從多視角中提取一致性信息以提升模型性能。

多模態 AI 能同時處理並整合多種類型的輸入資料（文字、圖像、聲音、影片等），產生跨模態的理解與輸出

多模態學習是一種機器學習方法，旨在從多種不同類型（模態）的資料中學習，例如圖像、文字和音訊，以提升模型效能。

從音樂內容提取結構化資訊（如流派、演唱者、節拍、旋律）或進行檢索與推薦的技術與研究領域。