AI 術語詞典

人工智慧倫理旨在探討並解決AI系統開發、部署和使用過程中涉及的道德、法律和社會問題，確保AI的發展符合人類價值觀。

演算法是一組定義明確的指令，用於解決特定問題或執行特定任務。它接收輸入，經過一系列步驟處理，並產生輸出。

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。

BM25 (Best Matching 25) 是一種用於資訊檢索的排序函數，它基於詞頻和逆文檔頻率，並考慮了文檔長度的影響，以提高檢索的準確性。

機器學習中取值為有限離散類別的特徵，如性別（男/女）、顏色（紅/綠/藍）、地區等，需要特殊編碼才能用於模型訓練

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。

點擊率預測旨在預估使用者點擊特定廣告或連結的可能性，是數位廣告和推薦系統的核心技術。

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。

計算生物學結合電腦科學、統計學與生物學，利用演算法分析生物數據，以理解複雜的生物系統與過程。

語料庫是大量結構化的文本集合，用於語言研究和自然語言處理，提供真實語言使用的範例，用於訓練和評估模型。

共變異數衡量兩個變數如何一起變化。正值表示它們趨於一起增加或減少，負值表示一個增加時另一個趨於減少，零值表示沒有線性關係。

資料是機器學習模型的學習基礎，包含結構化與非結構化形式，驅動 AI 系統發展。

資料填補是處理遺失值的方法，透過統計方法估算並替換遺失值，以維持資料完整性，避免分析偏差。

資料標註是指為原始資料添加標籤的過程，這些標籤提供關於資料的額外資訊，用於訓練監督式機器學習模型。

資料湖是一種大型集中式儲存庫，能以原始格式存放結構化、半結構化和非結構化的各式資料，提供高度彈性與可擴展性。

資料前處理是指在將原始資料用於機器學習模型之前，對其進行清理、轉換和整合的過程，以提高模型效能和準確性。

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。

DNA序列分析是計算生物學領域的關鍵技術，旨在解讀、比較和理解生物體的遺傳信息，對於疾病診斷、藥物開發和演化研究至關重要。

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。

電子病歷人工智慧 (EHR AI) 指的是利用人工智慧技術分析電子病歷 (EHR) 數據，以改善醫療照護、研究和管理的應用。

實體鏈接是將文本中的實體提及項，連結到知識庫中對應實體的過程，以消除歧義並豐富文本的語義資訊。

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。

人機迴路 (HITL) 是一種 AI 方法，其中人類參與模型訓練和決策過程，以提高準確性、可靠性和倫理考量。

資訊理論研究資訊的量化、儲存與傳輸，核心概念包含熵、互資訊、通道容量等，為資料壓縮、通訊編碼等領域奠定基礎。

物聯網是將實體裝置透過網際網路相互連接，使其能收集並傳輸資料的技術架構，為智慧化應用提供資料基礎。

知識庫是儲存結構化和非結構化知識的中央儲存庫，用於支援決策、自動化任務和提供資訊。

知識融合是將來自多個異構來源的知識整合為統一、連貫表示的過程，旨在提升AI系統的理解與推理能力。

標籤偏誤是指訓練資料的標註結果反映了人類主觀判斷或社會既有成見，導致資料標籤帶有系統性偏差，使AI模型學習到不公平的關聯。

邏輯程式設計是一種基於形式邏輯的程式典範，透過宣告事實與規則來推導結論，而非明確指令執行步驟。

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。

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。

模型版本控制是追蹤和管理機器學習模型不同迭代的過程，確保可重複性、可追溯性和協作。

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。

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。

線上學習是一種機器學習方法，模型在接收到每個新資料點後立即更新，無需儲存所有資料或進行批次訓練，適用於資料流場景。

一種具有明確順序或等級關係，但數值間距不一定均等的類別型資料。

卜瓦松分佈是一種離散機率分佈，描述在固定時間或地點內，事件發生的次數。其特點是事件發生是獨立且隨機的。

蛋白質交互作用網路是描述細胞內蛋白質之間物理與功能連結的圖結構，是理解生命活動與疾病機制的關鍵。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

衡量一個詞對文件的重要性：在這篇文件中出現多（TF 高）但在其他文件中少見（IDF 高）的詞最重要

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。

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。