異常偵測 Anomaly Detection
異常偵測是指識別數據集中與預期模式顯著不同的數據點，這些異常點可能指示錯誤、欺詐或其他不尋常的事件。
機器學習異常偵測AI應用
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A
3 個術語C
2 個術語D
6 個術語資料漂移 Data Drift
資料漂移是指模型上線後，輸入資料的分布與訓練資料不同，進而造成模型預測效能降低的現象
資料處理異常偵測模型部署
資料品質監控 Data Quality Monitoring
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。
資料處理AI基礎MLOps
資料驗證 Data Validation
iPAS資料驗證是確保機器學習模型訓練與推論資料之準確性、完整性與格式正確性的自動化檢查過程，能有效防止異常數據污染系統。
資料處理特徵工程MLOps
密度型空間分群演算法 DBSCAN
密度型空間分群演算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN）是一種基於資料點鄰域密度進行分群的演算法，
機器學習統計方法資料處理
密度分群 Density-Based Spatial Clustering
密度分群是一種基於資料分布密度的分群方法，它能找出任意形狀的群集，並自動識別出噪訊
機器學習異常偵測
裝置漂移 Device Drift
iPAS指感測器或裝置隨時間產生資料分佈變化的現象，影響模型效能。
機器學習模型部署資料處理
F
1 個術語G
1 個術語H
2 個術語I
5 個術語可解釋異常偵測 Interpretable Anomaly Detection
結合異常偵測與可解釋AI技術，不僅識別異常點，還能說明異常發生的原因，提升決策透明度。
機器學習深度學習AI應用
入侵偵測系統 Intrusion Detection System
入侵偵測系統（IDS）是一種安全系統，旨在監控網路或系統中的惡意活動或策略違規行為。它通過分析流量、日誌和系統行為來識別潛在的入侵。
資訊安全異常偵測機器學習
物聯網 IoT
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。
AI應用資料處理時序分析
四分位距 IQR
四分位距（Interquartile Range, IQR）是第三四分位數（Q3）與第一四分位數（Q1）的差值，代表資料中間 50% 的分布範圍，常用於穩健的異常值偵測，不受極端值影響。
統計方法資料處理特徵工程
孤立森林 Isolation Forest
孤立森林是一種無監督異常偵測演算法，透過隨機切割資料空間，將數量稀少且特徵獨特的資料點快速分離出來。
機器學習異常偵測統計方法
L
1 個術語M
2 個術語N
2 個術語O
2 個術語P
3 個術語網路釣魚偵測 Phishing Detection
網路釣魚偵測是利用AI技術識別並阻止網路釣魚攻擊的過程，旨在保護用戶免受詐騙、身份盜竊和財務損失。
機器學習自然語言處理資訊安全
卜瓦松分佈 Poisson Distribution
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。
統計方法資料處理數學基礎
族群穩定性指數 PSI
族群穩定性指數（Population Stability Index, PSI）用於量化資料分布隨時間的變化幅度，是監控機器學習模型輸入特徵或輸出預測是否發生偏移（drift）的核心指標，PSI 越大
模型評估統計方法MLOps