AI 術語詞典

機器人透過感測與控制，對實體物件進行抓取、移動、放置等動作，以完成特定任務的技術。

目標函數是機器學習模型訓練中用於評估模型表現的函數，其數值代表模型預測與實際值的差距，優化目標是最小化或最大化此函數。

光學字元辨識（OCR）是一種技術，能將圖像中的文字轉換為機器可讀的文字格式，例如將掃描文件轉換為可編輯的文字。

裝置端學習是一種直接在智慧型手機等終端設備上進行模型訓練與推論的技術，能降低延遲並提升資料隱私安全性。

單類別支持向量機為非監督式異常偵測演算法，利用正常樣本建立高維邊界，以分離出落於邊界之外的異常資料。

單樣本學習是一種機器學習方法，旨在僅使用一個或少數幾個樣本來學習新的類別或概念，模擬人類快速學習的能力。

線上學習是一種機器學習方法，模型在接收到每個新資料點後立即更新，無需儲存所有資料或進行批次訓練，適用於資料流場景。

ONNX 是一種開放標準，用於表示機器學習模型，允許模型在不同框架之間互操作，簡化模型部署流程。

分佈外指測試資料的特徵分佈與訓練集不一致的現象，對 AI 模型的泛化能力構成重大挑戰。

選項框架是層次化強化學習中的數學模型，透過將基礎動作抽象為高階宏觀動作，幫助智能體在複雜環境中進行長時間跨度的規劃與決策。

將類別型特徵依照其固有順序轉換為整數的編碼方式，保留類別間的大小關係。

一種具有明確順序或等級關係，但數值間距不一定均等的類別型資料。

過擬合指模型過度記憶訓練資料的細節與雜訊，導致在未見過的新資料上預測表現大幅下滑