AI 術語詞典

透過微小擾動特意設計的輸入，能使經過訓練的 AI 模型產生錯誤預測的輸入樣本

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。

指代消解是自然語言處理中的一項任務，旨在確定文本中代詞或其他指稱語所指代的先行詞，以理解文本的完整含義。

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。

人工智慧是模擬人類認知能力的電腦技術，透過機器學習與深度學習讓系統能自主學習與決策

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。

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。

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。

引文網路是將文獻作為節點、引用關係作為有向邊的圖結構，用於分析學術影響力與知識傳承脈絡。

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。

餘弦相似度是一種衡量兩個非零向量之間夾角餘弦值的度量方法，常用於評估文本或資料點之間的相似程度。

資料並行是一種分散式訓練方法，將資料分割成多份，分配給多個節點，每個節點使用相同模型副本訓練不同資料子集。

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。

對話系統是一種能與人類進行自然語言互動的AI系統，目標是理解使用者意圖並提供適當的回應，完成特定任務或提供資訊。

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。

熵是資訊理論中衡量隨機變數不確定性的指標，數值越高代表不確定性越大。在機器學習中，熵常用於特徵選擇和決策樹構建。

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。

提取式摘要技術從原文中選擇重要句子組成摘要，簡單直接，易於實現，但可能缺乏連貫性，且無法進行語義概括。

公平性約束是在機器學習模型訓練或部署過程中引入的數學條件，旨在防止系統對特定群體產生偏見，確保演算法決策的公正性。

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。

基因表達預測利用機器學習分析DNA序列與生物特徵，以推估細胞中特定基因的轉錄活躍度與產物生成量。

圖像生成是一種人工智慧技術，旨在從文字描述、其他圖像或隨機雜訊中創造出全新的、逼真的或風格化的圖像。

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。

學習是AI系統從數據中自動提取模式、規律與特徵，藉以提升特定任務效能的核心過程。

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。

最大似然估計 (MLE) 是一種統計方法，用於估計機率分佈的參數，它通過最大化觀察到樣本數據的似然函數來實現。

平均精確率（MAP）是評估信息檢索系統排序質量的重要指標。它在不同的召回率點上計算精確率，然後求平均值，全面反映系統的排序性能。

醫療 AI 是指應用於醫療診斷、治療和管理的人工智能技術。它使用機器學習和深度學習對醫學影像進行分析、輔助診斷、預測患者風險和個性化治療方案。

一種元學習方法，訓練模型使其對新任務能透過少量樣本迅速適應，與模型架構無關。

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。

分子圖將化學分子抽象為圖形，以節點代表原子、邊緣代表化學鍵，是機器學習處理分子結構的核心格式。

一種圖學習任務，目標是為圖中的節點預測標籤或類別，利用圖結構和節點特徵進行學習。

在 DBSCAN 聚類演算法中，不屬於任何聚類的樣本點，即鄰域內核心點密度不足、也非邊界點的孤立資料點，通常代表離群值或異常值。

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。

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

利用人工智慧技術，從蛋白質胺基酸序列推斷其三維結構，對於理解生物功能與藥物開發至關重要。

量子化學預測利用機器學習模型預測分子的電子性質與化學反應，有效加速新藥開發與材料科學研究的進程。

使用編碼器-解碼器架構將一個序列轉換為另一個序列，廣泛應用於翻譯、文本摘要等。

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。

評估非監督式分群品質的指標，衡量每個樣本與所屬群集的緊密程度相對於鄰近群集的分離程度，數值範圍為 -1 到 1。

模擬至實轉移是一種將在模擬環境中訓練的模型應用到真實世界的方法，旨在克服模擬與現實之間的差異，提升模型泛化能力。

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。

稀疏性約束是一種在機器學習中，強制模型參數或內部表示包含更多零值的正則化技術，以降低運算成本。

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。

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。

零樣本學習讓模型無需任何該類別的訓練範例，憑藉預訓練知識即可識別與處理未見過的類別

三維物件偵測是電腦視覺技術，旨在識別並定位三維空間中的物體，提供其類別、位置及尺寸資訊，對於自動駕駛、機器人視覺等至關重要。