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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。