AI 術語詞典

A/B測試是一種隨機實驗方法，用於比較兩個版本的變數（A 和 B），以確定哪個版本表現更好。常用於優化使用者體驗和提升轉換率。

在反向傳播時重新計算隱藏層激活值而非存儲，交換計算時間換取記憶體空間，使訓練更大模型成為可能。

根據過去梯度的平方和自動調整各參數學習率的最佳化演算法，使高頻參數學習率較小，低頻參數學習率較大。

演算法交易是指利用電腦程式自動執行交易指令，根據預先設定的規則和模型，在金融市場上進行買賣操作。

通用人工智慧（AGI）是指具備與人類同等或超越人類的智慧，能夠理解、學習、適應並在任何智力任務中表現出色的AI系統。

低功耗機器學習是一種專注於減少模型推論時能源消耗的技術，旨在延長行動裝置與邊緣設備的電池續航力。

貝氏最佳化是一種用於最佳化黑盒函數的演算法，它使用貝氏模型來建立目標函數的代理模型，並利用該模型來選擇下一個要評估的點，以在最少的迭代次數內找到最佳解。

集束搜尋是一種啟發式搜尋演算法，用於序列預測任務，它在每個時間步保留多個最有可能的候選序列（集束），而非僅僅選擇最佳選項。

偏差方差權衡是指在模型訓練中，降低偏差會增加方差，反之亦然。目標是找到一個平衡點，使模型在未見過的數據上表現良好。

運算最佳訓練旨在於給定運算資源下，最大化模型效能。它涉及調整模型大小、資料集大小和訓練步驟，以達到最佳效率。

持續學習旨在使AI模型能夠在不遺忘先前知識的情況下，逐步學習新的任務和資料，模擬人類終身學習的能力。

深度強化學習結合深度學習與強化學習，透過深度神經網路學習複雜策略，以在特定環境中最大化累積獎勵。

提前終止是一種機器學習訓練技巧，藉由監控驗證損失，在模型過度擬合前及早停止訓練，以提高泛化能力。

邊緣運算AI是在終端裝置直接執行人工智慧模型的技術，具備低延遲、省頻寬與強化隱私保護等核心優勢。

邊緣推理是在邊緣設備（如手機、物聯網設備、智能硬體）本地執行機器學習模型推理，而不是發送請求到遠端伺服器。它具有低延遲、隱私保護、離線可用等優勢。

高效神經架構搜尋（Efficient NAS）旨在降低NAS的計算成本，通過架構共享、代理模型等技術加速搜尋過程，找到高性能的神經網路架構。

GBDT 的進化版，加入正則化防過擬合，支援缺失值和並行化，是比賽和業界的常勝軍

聯邦平均算法透過對多個節點的本地模型參數進行加權平均，在不收集原始資料的情況下訓練全局模型。

基因演算法是一種模擬生物進化過程的優化算法，通過選擇、交叉和突變等操作，逐步演化出更優的解，用於解決複雜的搜索和優化問題。

梯度提升法是一種機器學習技術，透過迭代地組合弱學習器（通常是決策樹）來建立強大的預測模型，每次迭代都專注於修正前一個模型的錯誤。

抓取規劃是機器人學中的核心技術，旨在為機器人手臂規劃出有效且穩定的抓取動作，以成功拾取、移動或操作物體，確保任務執行效率與安全性。

頓悟學習指模型在訓練初期泛化能力差，但經過長時間訓練後，突然展現出良好的泛化能力，如同頓悟一般。

階層式強化學習將複雜任務分解為多層次的子任務，透過高低層策略協同運作，解決稀疏獎勵與長期規劃問題。

推論最佳化旨在提升已訓練模型的推論速度、降低資源消耗，使其更有效率地部署於實際應用中。

透過對比正負樣本，最大化互資訊下界的損失函數，主要用於自監督表徵學習。

L1 正則化透過懲罰權重的絕對值總和，驅使模型將不重要特徵的權重歸零，達到特徵選擇的效果

層歸一化是一種神經網路正規化技術，它在每個層級對所有神經元的激活值進行歸一化，以加速訓練並提高泛化能力。

學習率排程是一種在訓練過程中調整學習率的技術，旨在加速收斂、避免震盪，並提高模型的泛化能力。常見方法包括步階衰減、指數衰減和餘弦退火。

對數損失（Log Loss）是交叉熵損失在二元分類問題中的特殊形式，衡量模型預測機率與真實標籤之間的差異，數值越小代表模型表現越好。

邏輯式人工智慧利用形式邏輯表示知識並進行推論，旨在模擬人類的符號推理過程，解決複雜問題，強調可解釋性。

馬可夫決策過程（MDP）是一種用於建模決策的數學框架，其中結果部分隨機，部分受決策者控制。它廣泛應用於強化學習。

矩陣分解推薦是一種推薦系統技術，它將用戶-項目互動矩陣分解為兩個低維矩陣，分別代表用戶和項目的隱含特徵，用於預測用戶對未互動項目的偏好。

一種衡量兩個機率分佈之間差異的統計距離，常用於生成模型評估與領域適應。

混合正則化是一種透過組合兩個或多個訓練樣本及其標籤來生成新訓練數據的技術，藉此擴增資料集多樣性，有效減輕神經網路模型的過擬合現象並提升泛化能力。

模型快取是一種將已訓練的模型儲存在記憶體或快速儲存裝置中，以加速模型載入和推論的技術。

邊緣端模型壓縮是縮減神經網路體積與運算量的技術，使人工智慧模型能在資源受限的邊緣裝置上順暢執行。

自駕車運動規劃是為自動駕駛車輛計算安全、可行且最佳行駛路徑的技術，確保車輛能避開障礙物並達成駕駛目標。

NAS 是一種自動化設計神經網路架構的技術，旨在減少人工設計的試錯成本，讓演算法自行尋找效能最佳的模型結構。

從預先收集的固定資料集學習策略，不與環境互動，適合昂貴或危險環境。

結合物理定律與神經網路的機器學習模型，用於求解偏微分方程，無需大量標籤數據。

在人工智慧中，規劃是指為達成特定目標，自動生成一系列行動步驟的過程。它涉及預測行動的結果，並選擇最佳的行動序列。

策略梯度是一種直接優化策略的強化學習方法，它通過計算策略梯度來更新策略參數，以最大化預期累積獎勵。

模型量化是一種降低模型大小和加速推論的技術，透過減少模型權重和激活值的精度來實現。

等待處理的任務或請求數量，是衡量系統負載與響應能力的重要指標。

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。

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。

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。

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。

預熱訓練是一種在模型訓練初期，逐步提高學習率的策略，旨在穩定訓練過程，避免初期梯度爆炸或震盪。

Microsoft 提出的分布式訓練優化技術，通過將梯度、優化器狀態和模型參數分片存儲在多個 GPU 上，大幅降低記憶體占用，支持訓練超大規模模型。