AI 術語詞典

深度學習模型中用於同時執行語義與實例分割的模組。

全景品質是評估全景分割同時辨識物件與分割區域是否正確的綜合指標。

詞性標注是自然語言處理中，為句子中的每個詞彙指定詞性的過程，例如名詞、動詞、形容詞等，是後續語法分析的基礎。

視覺化機器學習模型中某個特徵與預測結果的邊際關係，展現改變該特徵值如何影響預測。

病理學AI利用人工智慧分析組織切片影像，輔助病理醫生診斷癌症、感染等疾病，提升診斷效率和客觀性。

困惑度衡量語言模型預測文本序列的能力，數值越低代表模型預測能力越好，對文本的理解程度越高。

網路釣魚偵測是利用AI技術識別並阻止網路釣魚攻擊的過程，旨在保護用戶免受詐騙、身份盜竊和財務損失。

事後插補是在模型訓練完成後，於推論階段或生成事後解釋時，即時填補缺失特徵的技術。

精確率是模型預測為正例中真正為正例的比例，反映預測結果的準確度，與召回率形成取捨

分類模型評估的核心指標：精確率衡量預測為正的樣本有多準確，召回率衡量實際為正的樣本被找回多少。

二分類評估工具，縱軸為精確率，橫軸為召回率，展示模型在不同決策閾值下精確率和召回率的權衡關係，特別適合評估類別不均衡問題

預測分析（Predictive Analytics）運用機器學習與統計模型，從歷史資料預測未來趨勢或事件機率，廣泛用於銷售預測、風險管理、客戶流失預防。

機率式預測是一種時間序列預測方法，它不僅提供單一的點預測，還提供未來值的完整機率分佈或置信區間，以量化預測的不確定性。

機率分佈描述了隨機變數所有可能取值及其對應的機率。它可以是離散的（例如二項分佈）或連續的（例如常態分佈）。

Prophet是由Facebook開發的時間序列預測模型，專為具有強烈季節性趨勢的商業時間序列資料設計，易於使用且具有良好的預測能力。

族群穩定性指數（Population Stability Index, PSI）用於量化資料分布隨時間的變化幅度，是監控機器學習模型輸入特徵或輸出預測是否發生偏移（drift）的核心指標，PSI 越大