AI 術語詞典

時間抽象化將一連串底層動作封裝為高階技能，使強化學習模型能在更長的時間尺度上決策與規劃。

使用擴張卷積取代遞迴層捕捉時序依賴的網路架構，支援高度並行化。

時序差分學習是一種強化學習方法，透過預測未來獎勵並更新預測值，從不完整的序列中學習，無需等待完整結果。

時序點過程是一種用於建模非連續事件發生時間的統計工具，特別適用於分析事件之間的時間依賴性與相互作用。

測試資料集用於評估模型在未見過資料上的泛化能力，是模型效能的最終指標，在模型部署前使用。

文本分類是自然語言處理中的一項任務，旨在將文本自動分配到預定義的類別中。它應用廣泛，例如垃圾郵件檢測、情感分析等。

文本摘要是自然語言處理中的一項任務，旨在從一篇或多篇文章中生成簡潔且信息豐富的摘要。分為抽取式和生成式兩種方法。

文字生成圖像是一種人工智慧技術，它能根據文字描述自動生成對應的圖像，實現文字內容的視覺化呈現。

文字轉語音 (TTS) 技術將文字轉換為人類可理解的語音。它廣泛應用於輔助工具、語音助手和內容創作等領域。

文字生成影片是一種人工智慧技術，它能根據文字描述自動生成對應的影片，將文字內容轉化為動態視覺呈現。

改變分類模型的決策閾值來權衡精確率和召回率的技術，預設閾值通常為 0.5，調整閾值可適應不同業務需求

時間序列分析是研究按時間順序排列的數據點序列，以識別模式、趨勢和週期性，並預測未來值。

張量處理單元（TPU）是Google專為加速機器學習工作負載而設計的客製化硬體加速器，尤其擅長處理張量運算，是深度學習的利器。

訓練集是用於訓練機器學習模型的資料集，模型通過學習訓練集中的模式和關係來提升預測能力。

軌跡最佳化是機器人學與控制領域的關鍵技術，旨在規劃出滿足特定約束條件並最佳化預設目標函數的運動路徑。

軌跡預測是基於實體歷史移動數據，推斷其未來路徑的技術，常見於自動駕駛、機器人導航等時序分析應用。

遷移學習是將已在大數據集習得的知識，轉移應用至小數據集的新任務，藉此加速模型訓練

AutoML遷移學習利用預訓練模型知識，加速AutoML流程，減少訓練數據需求，提升模型泛化能力，並降低計算成本。

將Transformer架構應用於時序資料，利用自注意力捕捉時間依賴，在預測任務上取得優異成績。