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。

對抗性攻擊是指通過對輸入數據進行微小且不易察覺的修改，使AI模型產生錯誤輸出的攻擊方式，用於測試模型的魯棒性。

人工智慧安全旨在確保AI系統在部署後，其行為符合人類意圖，避免產生意外或有害的後果，保障人類福祉。

反洗錢人工智慧（AML AI）利用AI技術自動偵測金融交易中的可疑活動，協助金融機構遵守法規，打擊洗錢犯罪。

後門攻擊是一種針對機器學習模型的惡意攻擊，攻擊者在模型中植入後門，使其在特定觸發條件下產生預設的錯誤輸出。

貝氏定理描述在已知一些條件下，事件發生的機率。它基於先驗機率、條件機率和證據，更新對事件的信念。

模型基準測試是一套標準化的評估任務與資料集，用來客觀衡量並比較不同 AI 模型的各項性能與實際能力。

Boosting 是一種集成學習技術，透過迭代訓練一系列弱學習器，每個學習器都試圖糾正前一個學習器的錯誤，最終將它們組合起來形成一個強學習器。

金絲雀部署是將新版本軟體或模型逐步發布給少數使用者，以便在全面推廣前偵測問題，有效降低風險並確保系統穩定性。

因果推論是從觀察數據中推斷因果關係的方法，旨在確定一個變數的變化是否直接導致另一個變數的變化。

金吉拉縮放是一種模型縮放法則，旨在透過調整模型大小和訓練資料量，以達到最佳的計算效率，避免過度訓練或訓練不足。

協同過濾是一種推薦系統技術，透過分析使用者行為或偏好，預測使用者可能感興趣的項目，例如商品、電影或音樂。

概念漂移是指機器學習模型在部署後，由於資料分佈隨時間變化，導致模型預測準確度下降的現象。需要持續監控並重新訓練模型。

共變數偏移是指機器學習模型在訓練與推論階段，輸入特徵的資料分佈發生改變，但給定特徵下的目標變數條件分佈保持不變的現象。

資料品質監控是指持續追蹤和評估資料的準確性、完整性、一致性、時效性和有效性，以確保資料符合預期標準。

DenseNet是一種深度學習模型，透過密集連接每一層到所有後續層，最大化層之間的資訊流動，增強特徵重用，減少梯度消失問題。

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。

EfficientNet 是一系列由 Google 開發的卷積神經網路架構，旨在透過複合縮放方法，在準確度和效率之間取得最佳平衡。

特徵值是線性變換作用於向量後，該向量長度縮放的比例。它描述了變換對特定方向向量的影響程度。

特徵向量是指在線性變換下，方向保持不變或僅反向的非零向量。它對應於特定的特徵值，代表變換的主要作用方向。

機器學習模型決策過程的透明度與可理解性，使用戶與利益相關者能理解模型為何做出特定預測。

可解釋 AI 透過視覺化或簡化模型，讓複雜的黑箱模型預測決策過程能被人類理解、信任與稽核。

機器學習公平性旨在確保人工智慧系統決策的客觀與公正，防止演算法因使用者的種族、性別或年齡等受保護特徵而產生系統性的偏見與歧視。

模型預測為陰性（負例），但實際上為陽性（正例）的錯誤分類結果。

特徵縮放是一種資料前處理技術，用於將不同範圍的特徵值縮放到一個統一的範圍內，避免某些特徵主導模型訓練。

交並比是物件偵測中，用來評估預測框與真實框定位準確度的指標，計算兩者重疊面積與聯集面積的比率

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。

線性迴歸法是一種統計方法，用於建立自變數和應變數之間的線性關係模型。目標是找到最佳擬合線，以預測應變數的值。

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。

衡量系統或組件從故障到完全修復所需的平均時間，是可靠性工程關鍵指標。

成員推論是一種隱私攻擊技術，旨在判斷特定資料樣本是否曾被用於訓練特定的機器學習模型。

指多模態模型在部分輸入資料（如影像或音訊）缺失或損壞時，仍能維持穩定預測效能與系統運作的能力。

模型評估是衡量機器學習模型在未知資料上表現的過程，透過特定指標來確保模型的泛化能力與實用性。

從多個候選機器學習模型中，依評估指標與驗證策略選出泛化能力最佳的決策過程。

自然語言生成（NLG）是將結構化資料轉換為人類可理解的自然語言文本的AI技術，廣泛應用於報告生成、聊天機器人等。

非極大值抑制 (NMS) 是一種在物件偵測中用於消除重複框的技術，它會保留置信度最高的框，並抑制與之高度重疊的其他框。

常態分佈是一種連續機率分佈，其機率密度函數呈鐘形曲線，平均數、中位數和眾數相等，數據集中在平均值附近。

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。

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。

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

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。

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

規模定律描述了模型性能如何隨著模型大小、訓練數據量和計算資源的增加而變化。它提供了一種預測模型性能的經驗關係。

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。

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。

Swin Transformer是一種層級式的Transformer模型，用於電腦視覺任務，透過移動視窗機制有效降低計算複雜度，並提升模型效能。

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。

文本蘊含是判斷一段前提文本是否能邏輯推導出另一段假設文本的自然語言處理任務，廣泛應用於問答系統與事實查核。

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。

非監督式異常偵測技術無需標註資料，能自動學習數據的常態模式，有效辨識出偏離預期特徵的罕見異常事件。