AI 術語詞典

對抗性穩健是指機器學習模型在面對惡意設計的對抗樣本時，仍能維持其預測準確性的能力，抵抗攻擊。

自編碼器是一種神經網路，旨在學習輸入數據的壓縮表示（編碼），然後從該壓縮表示重建原始數據（解碼）。

將類別特徵映射為整數，再將這些整數轉換為其二進位表示的特徵工程方法。

對比學習是一種自監督學習方法，通過學習區分相似和不相似的樣本，從而提取資料的有效表示，無需人工標註。

ControlNet 是一種神經網路結構，用於控制大型擴散模型，例如 Stable Diffusion，以實現更精確的圖像生成控制，例如基於草圖或邊緣圖生成圖像。

代價函數是所有訓練樣本損失函數的平均值，用於評估模型在整個訓練集上的表現，並作為優化算法的目標。

Dice Loss是一種用於衡量兩個樣本之間相似度的損失函數，尤其適用於處理不平衡的資料集，常見於圖像分割任務。

直接學習輸入特徵與輸出類別之間條件機率 P(Y|X) 的機器學習模型。

藥物靶點預測是利用機器學習預測候選藥物分子與生物靶點蛋白質之間的結合力，加速新藥研發並降低實驗成本。

根據系統負載和數據可用性，動態調整批次大小和處理時機的推理最佳化技術，用於平衡吞吐量和延遲。

將連續型數值特徵依等距區間分割成有限個離散類別的資料前處理技術。

在機器學習建模前，透過視覺化與統計方法理解資料特徵、發現模式並檢驗假設的關鍵資料處理步驟。

量化輸入特徵對機器學習模型預測結果影響程度的指標，用於特徵選擇與模型理解。

回饋迴路是指系統輸出影響其輸入的過程，在AI中用於迭代改進模型效能，透過評估結果並調整參數。

函數呼叫是一種允許大型語言模型（LLM）調用外部函數或API的能力，以擴展其功能並與外部世界互動。

生成分佈是指生成式人工智慧模型在給定隨機噪聲或潛在變數後，所產生的合成資料在特徵空間中呈現的機率分佈。

生成式模型（Generative Model）是能夠學習資料的機率分布並從中生成新樣本的機器學習模型，涵蓋 GAN、VAE、擴散模型等架構，廣泛應用於影像合成、文字生成與資料擴增。

將圖中的節點或邊映射到低維向量空間的技術，保留原圖的結構信息和語義關係。

網格搜尋是一種超參數調校方法，它窮舉超參數空間中所有可能的組合，並評估每個組合的模型效能。

在圖像中定位自然語言描述的物體，通過將文本表達與圖像中的視覺區域進行對應，實現視覺語言理解。

識別和分類手部的形狀、位置和動作，用於人機互動、手語識別等應用。

AI 模型對數位圖片進行處理、分析或生成的基礎技術，涵蓋像素級的特徵萃取、語意解析與跨模態影像合成。

影像描述生成（Image Captioning）是電腦視覺與自然語言處理的交叉任務，旨在讓模型自動為輸入影像產生自然語言描述，是多模態 AI 的核心應用之一，評估指標常用 BLEU、CIDEr、SPI

以連續折線呈現資料隨時間或有序類別變化趨勢的統計圖表，是資料視覺化的基礎工具。

一種圖學習任務，目標是預測圖中兩個節點之間是否存在或將存在邊的連結。

將運算請求分散至多台伺服器或 AI 推論節點的技術，以提升系統吞吐量、降低延遲並避免單點過載。

AI負載平衡將AI任務分散到多個計算資源，確保資源有效利用，避免單點過載，提升整體系統效能和穩定性。

記憶率衡量AI模型對訓練資料中特定樣本的過度記憶程度，可能導致隱私洩露或泛化能力差。

將資料線性轉換到指定區間（通常為 [0, 1]）的特徵縮放方法，透過減去最小值再除以值域來實現。

模型監控是持續追蹤機器學習模型在生產環境中的效能和行為，以確保其準確性、可靠性和公平性。及時發現並解決問題。

運用生成式人工智慧模型，探索廣大化學空間並精準設計出具有特定期望性質之全新分子結構的前沿技術。

詞性標注是自然語言處理中，為句子中的每個詞彙指定詞性的過程，例如名詞、動詞、形容詞等，是後續語法分析的基礎。

困惑度衡量語言模型預測文本序列的能力，數值越低代表模型預測能力越好，對文本的理解程度越高。

在訓練和使用機器學習模型時，採用技術和方法來保護個人數據的隱私和敏感信息的機密性

檢索增強微調結合了檢索式和生成式模型的優勢，透過檢索相關資訊來增強微調過程，提升模型在特定任務上的效能。

接收者操作特徵曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）是以偽陽性率為橫軸、真陽性率為縱軸，透過改變分類閾值所繪製的曲線，用於評估二元分類模型在不同閾值下的

透過計算查詢與鍵的點積並進行縮放，以決定序列中特徵間的關聯權重，是提取上下文資訊的關鍵深度學習機制。

對圖像中每個像素進行類別標記，將整張圖像分解為具有語義意義的區域的電腦視覺任務。

自然語言處理系統能夠理解文字背後的含義與上下文關係的能力。

無伺服器機器學習是一種雲端運算模型，允許開發者在無需管理伺服器的情況下構建、訓練和部署機器學習模型，按實際使用量付費。

Sigmoid 函數是一種將任意實數壓縮到 (0, 1) 區間的 S 形曲線，公式為 σ(x) = 1/(1+e⁻ˣ)，常作為神經網路的激活函數及邏輯斯迴歸的輸出層，用於將線性輸出轉換為機率值。

直接連接網路中相隔若干層的神經元，允許梯度和信息跳過中間層流通，改善深層網路的梯度流動和訓練穩定性。

時頻表示，將音訊訊號分解為時間與頻率的二維矩陣，視覺化與分析訊號特徵的基本工具。

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。

逐步迴歸分析是一種特徵選擇演算法，透過反覆加入或移除自變數，建立預測目標變數的最佳統計模型。

支持向量機是一種機器學習模型，透過尋找最大邊界的超平面，將不同類別的資料有效分隔

將貝葉斯推論問題轉化為最優化問題，用易於計算的分布逼近複雜的後驗分布。

視覺敘事指利用連續圖像或影片傳達故事的技術。在多模態AI中，模型能將文本轉化為具連貫情節的視覺序列。

衡量一個值偏離平均值幾個標準差，Z = (x - μ) / σ。常用於標準化和異常值檢測

用3D高斯分佈代表場景幾何，通過可微分光柵化實現高速3D重建和新視角合成。