AI 術語詞典

判定係數（R-squared）衡量模型解釋目標變數變異的比例，數值介於 0 到 1 之間

隨機搜尋是一種超參數最佳化方法，它在預定義的超參數空間中隨機選擇參數組合，並評估其性能，以找到最佳的超參數配置。

處理類別不平衡資料的技術，從多數類別中隨機移除樣本，使各類別數量趨於平衡。

排序是信息檢索系統的核心功能，指根據相關性、質量、流行度等指標，將檢索結果按優先級排列，使用戶最快找到需要的信息。

基於三元組的網頁語義描述標準，使用主體-謂語-賓語結構表達信息。

ReAct框架是一種結合推理（Reasoning）和行動（Acting）的AI Agent框架，允許模型在解決問題的過程中進行思考、規劃和執行。

要求模型跨越字面意義，透過邏輯推演與跨段落分析，推導出未明示結論的進階自然語言處理技術。

Real指真實世界資料或物理環境，作為生成式AI判別真偽的基準，或強化學習訓練後最終部署落地的目標場景。

真實分佈是指母體資料在客觀現實中的機率分佈狀態，是機器學習與統計模型致力於逼近與學習的終極目標。

即時推論是指模型在接收到單個輸入後立即進行預測，適用於需要快速響應的應用，例如線上推薦或詐欺檢測。

推理能力是指AI系統基於已知資訊和規則，進行邏輯推導，得出結論或解決問題的能力。是AI模擬人類智慧的關鍵組成部分。

召回率衡量模型在所有實際正例中，成功識別出多少正例的能力，反映其查找完整性的指標

衡量AI系統在理解和識別輸入資料（如圖像、語音、文本）時的準確性與可靠性。高辨識品質是確保模型效能和應用成功的關鍵。

利用圖資料結構模擬使用者與物品間的複雜互動關聯，藉由捕捉高階網路拓樸特徵以提升推薦精準度與多樣性。

推薦系統是一種利用演算法預測使用者對物品偏好的資訊過濾系統，旨在幫助使用者發現感興趣的內容，並提升平台互動與銷售。

自動編碼器等生成模型將輸入資料壓縮後再還原，還原結果與原始輸入之間的差異量。

修正線性單元是一種激活函數，其核心特徵為保留正值並將負值歸零，藉此加速計算並避免梯度消失

循環神經網路是一種具備「記憶」功能的神經網路，其能處理序列資料，並將前一步的輸出回饋至下一步

紅隊演練是一種模擬攻擊的測試方法，通過模擬真實攻擊者的行為，評估AI系統的安全性，找出潛在的漏洞和弱點。

強化學習是一種讓 AI 透過與環境互動，從獎勵和懲罰中學習，進而找到最佳行動策略的方法

關係抽取旨在自動識別文本中實體之間的語義關係，例如「出生於」或「工作於」，是知識圖譜構建的關鍵技術。

遙感技術是從遠處獲取地球表面資訊的科學與藝術，不直接接觸目標。

在生成過程中對已經出現的詞彙施加機率懲罰，抑制模型重複使用相同詞彙或短語，提高文本多樣性。

每秒請求數 (RPS) 衡量系統每秒處理請求量，是評估 AI 模型部署與 API 服務效能的關鍵指標。

重排序模型是一種在初步檢索後，對候選結果進行重新排序的技術，旨在提升檢索結果的相關性和準確性，通常使用更複雜的模型。

ResNet是一種深度學習模型，透過引入殘差連接解決深度神經網路訓練時的梯度消失問題，允許網路學習殘差映射而非直接映射。

從大規模資料庫中快速且精準地找出與使用者查詢高度相關的資訊或文件的核心技術。

檢索增強微調結合了檢索式和生成式模型的優勢，透過檢索相關資訊來增強微調過程，提升模型在特定任務上的效能。

獎勵函數是強化學習中定義代理在特定狀態下採取特定動作後獲得的獎勵的函數，用於引導代理學習期望行為。

一種在強化學習系統中出現的現象，指智能體發現並利用獎勵函數的漏洞或意外行為來獲得高分，而不是實現設計者的實際目標。這種遺漏通常源於獎勵函數與真實目標之間的不完全對齐。

獎勵建模是訓練AI模型以預測人類對不同結果的偏好，用於強化學習中，引導模型學習符合人類價值的行為。

以紅（Red）、綠（Green）、藍（Blue）三原色疊加表示顏色的加法混色模型，是數位影像與電腦視覺任務中圖像表示的基礎格式。

在線性迴歸損失函數中加入 L2 懲罰項以限制係數大小，防止過擬合的監督學習方法。

結合強化學習與電腦視覺技術，讓代理程式透過與環境互動及獲得獎勵，學習解決動態且需序列決策的視覺任務。

人類回饋強化學習（RLHF）是一種利用人類回饋訊號，訓練強化學習模型，使其行為更符合人類偏好的方法。

透過可客觀驗證的獎勵信號（如數學題正確答案）訓練語言模型推理能力的強化學習方法。

使用梯度平方的指數加權移動平均調整學習率的最佳化演算法，改進了 AdaGrad 學習率單調遞減的問題。

利用計算方法預測RNA分子單鏈內鹼基配對形成的二級結構，對於理解RNA功能至關重要。

機器人學習是指讓機器人透過感測資料與互動經驗，自主學習新技能與適應環境的技術。

使機器人能像人類一樣感知並理解周遭環境的技術，透過影像處理與分析，執行導航、辨識、操作等任務。

RPA（機器人流程自動化）用軟體機器人模擬人類操作電腦，自動執行重複性業務流程，廣泛應用於金融對帳、訂單處理、HR 入職等高量重複性作業。

機器人學是設計、建造、操作和應用機器人的科學和工程學科，涉及機械工程、電子工程、電腦科學等多個領域。

使用中位數與四分位距進行特徵縮放的預處理方法，對離群值不敏感，適合含極端值的資料集。

穩健性是指模型在面對輸入數據的微小擾動、對抗性攻擊或分布偏移時，仍能維持其性能表現的能力。

接收者操作特徵曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）是以偽陽性率為橫軸、真陽性率為縱軸，透過改變分類閾值所繪製的曲線，用於評估二元分類模型在不同閾值下的

透過改變分類閾值，以真陽性率（召回率）為縱軸、假陽性率為橫軸繪製的曲線，用於評估二元分類模型在各閾值下的辨別能力。

滾動更新是一種軟體部署策略，透過逐步替換舊版實例為新版實例，確保系統在升級期間保持零停機，維持服務的高可用性。

均方根誤差是均方誤差開根號後的數值，代表模型預測值與實際值之間差值的集中程度，單位與原始資料相同

一種位置編碼方法，通過複數旋轉操作將位置信息編碼到注意力機制中，相比絕對位置編碼具有更好的外推性能。

ROUGE評分是一種用於評估自動文本摘要或機器翻譯品質的指標，通過比較生成文本與參考文本的n-gram重疊程度來衡量。