AI 術語詞典

處理合成孔徑雷達影像，提取地物資訊，應用於環境監測、災害評估等領域。

識別並映射不同資料源之間語義等效的資料元素，以實現資料整合與互通。

綱要演進是指資料庫或資料倉儲的綱要隨著時間推移而發生的變更，以及管理這些變更的過程，以確保資料的相容性和可用性。

季節性分解是一種時序分析技術，將時間序列分解為趨勢、季節性、週期性和殘差等成分，以便更好地理解和預測資料。

識別時間序列資料中重複出現的週期性模式，如每日、每週或每年循環。

衡量圖像分割任務中預測區域與真實區域重疊程度的指標。

半監督學習是一種機器學習方法，它結合了少量標記資料和大量未標記資料進行模型訓練，旨在利用未標記資料提升模型效能，降低標記成本。

指將感測器收集的原始訊號，透過濾波、校正與特徵提取，轉化為AI模型可用的結構化數據。

感測器融合是整合多個異質感測器資料的技術，旨在消除單一硬體盲區，提供更精確且可靠的環境感知能力。

SentencePiece 是一種獨立於語言的分詞器，它將輸入視為 Unicode 字符序列，並使用 BPE 或 Unigram 算法生成詞彙表。

情感分析是一種自然語言處理技術，用於識別和提取文本中的主觀情感，例如正面、負面或中性情緒，應用於輿情監控、客戶回饋分析等。

金融情緒分析利用自然語言處理技術，分析新聞、社群媒體等文本數據，提取市場情緒，用於預測股價、風險管理和交易策略。

序列比對是計算生物學技術，用於找出生物序列間的相似區域，揭示演化關係或功能同源性。

基於會話推薦利用使用者單次瀏覽會話內的行為序列，預測使用者下一步可能感興趣的項目，無需使用者歷史資料。

一種廣泛使用的密碼學雜湊函數，將任意長度資料轉換為固定256位元雜湊值。

奇異值分解（SVD）是一種將矩陣分解為三個矩陣乘積的技術，廣泛應用於降維、推薦系統和資料壓縮等領域。

SMOTE 是一種處理資料不平衡問題的過採樣技術，透過合成少數類別樣本來平衡資料分佈，提升模型學習效果。

SPARQL是一種用於查詢和操作RDF資料的查詢語言，類似於SQL用於關係資料庫。它允許使用者從知識圖譜中提取特定資訊。

稀疏檢索是一種資訊檢索方法，它使用稀疏向量來表示查詢和文檔，向量中的非零元素通常表示詞彙的存在或重要性。

語者分段旨在識別音訊中不同語者的發言時間段，並將其區分開來，無需事先知道語者身份。

拼寫校正是一種自動偵測並修正文本中拼寫錯誤的技術，旨在提高資料品質、增強搜尋精準度與改善使用者體驗。

衡量資料集各數值與平均值之間平均離散程度的統計指標，反映資料的變異性。

詞幹提取是自然語言處理中將單詞簡化為其詞幹或詞根形式的過程，通常通過刪除後綴來實現。

分層抽樣是一種統計抽樣方法，將母體依據特定特徵劃分為互斥的子群體（層），再從各層中獨立抽樣。這確保了各層在樣本中的代表性，能有效降低抽樣誤差，特別適用於處理不平衡資料集。

結構化資料是指具有預定義格式和組織方式的資料，易於儲存、查詢和分析，例如關聯式資料庫中的表格。

次詞單元化是將單詞拆分為更小的子單元（次詞）的技術，用於解決詞彙量過大和未登錄詞（OOV）問題，提升模型泛化能力。

合成數據是指通過程式或演算法生成的人工數據，而非從真實世界收集的數據。它常用於訓練AI模型，特別是在真實數據稀缺或涉及隱私問題時。

合成資料生成是指透過程式或模型創建人工資料，用於訓練機器學習模型，尤其是在真實資料稀缺或難以獲取的情況下。