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AI人工智能詞彙表

AI人工智能詞彙表:函數逼近 (Function approximation)

函數逼近 (Function approximation)

函數逼近是一種數學和計算技術，用於使用一個相對簡單且已知形式的函數來近似或模擬一個較為複雜、未知或不可直接操作的函數。目標是通過逼近函數來達到與原始函數行為相似的效果，使得問題的分析和計算更加便捷和可行。函數逼近在科學計算、機器學習、數值分析等領域中具有廣泛應用。
AI人工智能詞彙表:特徵選擇 (Feature selection)

特徵選擇 (Feature selection)

特徵選擇是機器學習和數據分析中的一項關鍵技術，指從原始數據中的大量特徵中挑選出對預測目標最有用的子集，剔除冗餘、無關或干擾性的特徵，以構建更簡潔、高效且具有良好泛化能力的機器學習模型。它能簡化模型結構、縮短訓練時間、提升模型準確率，並降低過擬合風險。
AI人工智能詞彙表:特徵工程 (Feature engineering)

特徵工程 (Feature engineering)

特徵工程是機器學習中至關重要的一個步驟，指的是從原始數據中提取、轉換和構造出有助於模型理解和學習的特徵的過程。簡單來說，特徵工程就是將複雜多樣的原始資料轉化為數值化、標準化的特徵向量，使機器學習模型能夠更準確、高效地捕捉數據的規律和隱含信息，從而提升模型的預測性能和泛化能力。
AI人工智能詞彙表:人臉識別 (Face recognition)

人臉識別 (Face recognition)

人臉識別是一種生物識別技術，利用個體臉部的獨特特徵來識別和驗證身份。這項技術通過分析圖片或視頻中的人臉資訊，提取出臉部的關鍵特徵點，如眼睛、鼻子、嘴巴等，然後與先前登錄在數據庫中的臉部數據進行比對，以確定身份是否匹配。人臉識別因其非接觸性、方便快捷，已成為安全監控、身份認證、智能門禁等場景的重要技術。
AI人工智能詞彙表:專業系統 (Expert system)

專業系統 (Expert system)

專業系統是人工智慧領域中的一種智能計算機程序，旨在模擬人類專家在特定領域內的知識和推理能力，從而解決複雜的問題。它結合了專家的經驗知識與邏輯推理，能像專業人士一樣分析問題、做出判斷和提供建議。專業系統的目標是將專家豐富的知識經驗轉化為可復用的計算機智能，彌補專家短缺，促進知識的傳播與應用。
AI人工智能詞彙表:集成學習 (Ensemble learning)

集成學習 (Ensemble learning)

集成學習是一種機器學習技術，通過將多個基礎學習器（如決策樹、支持向量機、神經網絡等）組合起來協同工作，形成一個整體的預測模型，以獲得比單一模型更高的準確性和穩定性。其核心思想是“眾人拾柴火焰高”，通過集成多個模型的力量，彌補單個模型的不足，提高預測性能和泛化能力。
AI人工智能詞彙表:折扣係數 (Discount factor)

折扣係數 (Discount factor)

折扣係數是數學和經濟學中用來衡量未來收益或回報值相比於當前價值的一種比例係數。它在強化學習、金融投資、計算經濟學等領域中扮演重要角色，用來將未來可能獲得的收益折算為現值，反映時間偏好和風險，幫助決策者在權衡短期與長期利益時做出合理判斷。
AI人工智能詞彙表:決策樹 (Decision tree)

決策樹 (Decision tree)

決策樹是一種廣泛應用於機器學習和統計分析中的預測模型，利用樹狀結構來表達決策過程。它的結構類似一棵倒掛的樹，從根節點開始根據特徵依次對數據進行劃分，直至達到葉節點產生分類或預測結果。決策樹模型常用於分類（判定某事物屬於哪一類）與迴歸（預測連續值）任務，因其直觀、易於理解與解釋，成為人工智慧及數據挖掘中不可或缺的工具。
AI人工智能詞彙表:數據挖掘 (Data mining)

數據挖掘 (Data mining)

數據挖掘是一種從大量、複雜且通常是雜亂無章的數據中，透過多種統計學、機器學習、模式識別和資料庫技術，挖掘出潛在、有價值且先前未知的知識和規律的過程。數據挖掘旨在提供科學的決策支持與業務洞察，幫助企業和組織從海量數據中提取可操作的智慧，推動業務優化和創新。

AI人工智能詞彙表 常見問題 FAQ

什麼是「AI人工智能詞彙表」？

「AI人工智能詞彙表」是一個專為香港及中文使用者設計的人工智能術語查詢頁面，系統化整理常用AI相關英文術語與中文解釋，方便企業、教育界及一般用戶快速理解AI技術與應用場景，無需額外翻查專業文件即可輕鬆入門。

這個詞彙表適合哪些人使用？

詞彙表適合學生、初學者、中小企管理層、市場與營運人員，以及任何想了解AI基礎概念但不熟悉技術術語的使用者。無論是準備報告、與技術團隊溝通，還是規劃AI相關專案，這個詞彙表都能作為快速參考工具，幫助理解文章與方案中的關鍵字。

詞彙表的內容是怎樣編排的？

每項詞條通常以「英文術語」配對「中文名稱」及「簡明解釋」三欄呈現，部分條目會追加實際應用場景或相關技術範疇，讓讀者兼顧理論與實務。條目按字母或常見程度排列，方便使用者以關鍵字即時搜尋，並配合本地學習習慣優化表述方式。

這個詞彙表是否偏向某種技術框架或公司？

「AI人工智能詞彙表」設計以中立、通用為主，不特別偏向任何單一技術框架或企業，而是涵蓋機器學習、大型語言模型、自然語言處理、生成式AI等跨領域常見術語，讓香港及亞洲用戶在閱讀不同平台與教材時，都能透過同一套詞彙理解技術本質。

我可以如何在工作或學習中運用這個詞彙表？

您可以將詞彙表作為寫作、會議前後或課前課後的參考工具，例如在擬定AI專案提案前先釐清「LLM」、「微調」、「Prompt 工程」等術語，或在閱讀AI新聞時快速對照專有名詞。團隊亦可共同使用這份詞彙表，建立一致的溝通語言，減少誤解與反覆解釋的時間成本。

平台會如何更新這個AI詞彙表？

平台會根據AI技術發展與市場熱門話題，定期新增或調整詞條，例如加入新興模型名稱、合規與治理相關概念、以及本地化應用常見用語。同時保留基礎核心術語的穩定解釋，讓使用者既可掌握最新趨勢，又不致混淆於短暫流行的術語潮流。

我可不可以推薦新的AI術語加到這個詞彙表？

平台通常開放用戶推薦新詞條或提出補充建議，特別是對本地常用但未收錄的術語（例如香港教育、金融或零售場景特有的AI表述）。建議可透過網站提供的聯絡方式或表單提交，並附上簡短說明與使用情境，由管理團隊審核後決定是否納入正式詞彙表。



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