Python程式 相關 AI 術語

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。

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。

自動特徵工程利用演算法自動從原始資料中提取、選擇和轉換特徵，以提升機器學習模型的效能。

Bagging (Bootstrap Aggregating) 是一種集成學習技術，透過對原始資料集進行多次有放回的抽樣，訓練多個模型，並將它們的預測結果進行平均或投票。

貝氏最佳化是一種用於最佳化黑盒函數的演算法，它使用貝氏模型來建立目標函數的代理模型，並利用該模型來選擇下一個要評估的點，以在最少的迭代次數內找到最佳解。

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。

程式碼生成是指利用人工智慧模型，自動產生程式碼片段或完整程式的技術，旨在提高開發效率並降低編碼錯誤。

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。

容器化技術是一種將應用程式及其所有依賴項打包到一個可移植容器中的技術，實現跨環境一致的部署。

Copilot 是一個 AI 程式碼助手，透過分析程式碼上下文，提供程式碼建議、自動完成和程式碼生成，提升開發效率。

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。

交叉熵損失是一種衡量兩個機率分佈之間差異的損失函數，常用於分類任務中評估模型預測結果與真實標籤的差距。

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。

資料管線是一系列資料處理步驟，將原始資料轉換為可供分析或模型使用的格式，包含擷取、轉換、載入等階段。

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。

深度Q網路（DQN）是一種結合深度學習與Q學習的強化學習演算法，利用深度神經網路逼近Q函數，解決高維度狀態空間的強化學習問題。

深度強化學習結合深度學習與強化學習，透過深度神經網路學習複雜策略，以在特定環境中最大化累積獎勵。

分散式訓練利用多個計算節點，將模型訓練任務分割並行處理，加速大型模型訓練，提升效率。

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。

基因演算法是一種模擬生物進化過程的優化算法，通過選擇、交叉和突變等操作，逐步演化出更優的解，用於解決複雜的搜索和優化問題。

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。

超參數調校是機器學習中，尋找最佳超參數組合以提升模型效能的過程，涉及多次模型訓練與評估。

LangChain是一個用於開發基於大型語言模型（LLM）應用程式的框架。它簡化了LLM的整合、鏈接和部署，讓開發者能快速構建複雜的AI應用。

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。

詞形還原是自然語言處理中將單詞還原為其基本形式（詞元）的過程，考慮了單詞的語法和上下文。

LlamaIndex是一個資料框架，用於連接大型語言模型（LLMs）與您的私有或特定領域的資料，簡化建立基於LLM的應用程式。

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。

邏輯迴歸是一種廣義線性模型，用於預測二元或多元分類結果的機率。它使用 Sigmoid 函數將線性組合轉換為機率值，並透過最大似然估計來訓練模型。

損失函數衡量模型預測與實際值之間的差異，數值越小代表模型預測越準確，是模型訓練中優化目標的關鍵組成部分。

低程式碼平台讓使用者透過視覺化拖拉介面快速開發應用，大幅降低軟體開發的技術門檻與時間成本

矩陣分解是一種將矩陣分解為兩個或多個矩陣乘積的技術，常應用於推薦系統，以預測用戶對未評分項目的偏好。

混合精度訓練是一種使用不同精度（如 FP16 和 FP32）的浮點數進行模型訓練的技術，旨在加速訓練過程並減少記憶體佔用。

機器學習管線是自動化機器學習工作流程的步驟序列，包括資料準備、模型訓練、評估和部署。

模型平行化是一種將大型模型分割到多個裝置上進行訓練或推論的技術，以克服單一裝置的記憶體限制。

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。

蒙地卡羅方法是一種利用隨機抽樣來估算數學問題解的計算技術。它通過大量模擬隨機事件，統計結果，從而得到近似解。

樸素貝氏分類器是一種基於貝氏定理的簡單機率分類器。它假設所有特徵之間相互獨立，簡化了計算複雜度，因此得名「樸素」。常用於文本分類等任務。

正規化是一種資料前處理技術，將資料縮放到一個單位範數，例如L1或L2範數，使每個樣本的向量長度為1。

策略梯度是一種直接優化策略的強化學習方法，它通過計算策略梯度來更新策略參數，以最大化預期累積獎勵。

預測分析（Predictive Analytics）運用機器學習與統計模型，從歷史資料預測未來趨勢或事件機率，廣泛用於銷售預測、風險管理、客戶流失預防。

機率分佈描述了隨機變數所有可能取值及其對應的機率。它可以是離散的（例如二項分佈）或連續的（例如常態分佈）。

隨機搜尋是一種超參數最佳化方法，它在預定義的超參數空間中隨機選擇參數組合，並評估其性能，以找到最佳的超參數配置。

Semantic Kernel是一個輕量級的開源SDK，使您可以將大型語言模型（LLMs）與傳統程式語言（如C#、Python）整合，建立AI應用。

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。

詞幹提取是自然語言處理中將單詞簡化為其詞幹或詞根形式的過程，通常通過刪除後綴來實現。

時序差分學習是一種強化學習方法，透過預測未來獎勵並更新預測值，從不完整的序列中學習，無需等待完整結果。

文字轉語音 (TTS) 技術將文字轉換為人類可理解的語音。它廣泛應用於輔助工具、語音助手和內容創作等領域。

預熱訓練是一種在模型訓練初期，逐步提高學習率的策略，旨在穩定訓練過程，避免初期梯度爆炸或震盪。

Whisper 是 OpenAI 開發的語音辨識系統，能將語音轉換為文字，支援多種語言，並具備良好的抗噪能力和翻譯功能。