2025年7月7日 星期一

2025 07 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI管理顧問師 1準確率 (Accuracy)2赤池資訊量準則 (Akaike Information Criterion)3資料飄移 (Data Distribution Shift) 4深度學習 (Deep Learning)5數位涵容 (Digital Inclusion)6 F1分數 (F1 Score)7 生成式AI (Generative AI)8幻覺 (Hallucination)9超參數 (Hyperparameter)

 

2025 07 07 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI管理顧問師 1準確率 (Accuracy)2赤池資訊量準則 (Akaike Information Criterion)3資料飄移 (Data Distribution Shift) 4深度學習 (Deep Learning)5數位涵容 (Digital Inclusion)6 F1分數 (F1 Score)7 生成式AI (Generative AI)8幻覺 (Hallucination)9超參數 (Hyperparameter)

 1準確率  (Accuracy)

在  評估  機器學習表現   的 混淆矩陣 中,真陽性  真陰性  佔全體樣本的比

例。舉例來說,在一個 以辨識出狗照片  為目標  的機器學習模型中,如

果模型  正確的辨識   出  10張狗的照片,以及10張不是狗的照片,而資

料集中共有40張照片,則準確率是50%。


2赤池資訊量準則  (Akaike Information Criterion)

透過  考慮模型   對數據   的   擬合程度   和  參數數量  來選擇最佳模型。

AIC可協助找出    參數數量  和  擬合數據   間的   平衡


3資料飄移 (Data Distribution Shift) 

為 監督式學習  的一種   現象,當資料   隨著  時間  變動時,模型效能隨之下降。


4深度學習  (Deep Learning)

深度學習   是讓電腦   模仿人腦學習,使用   多層「神經元」來處理資料。

透過深度學習,電腦能  

1.識別圖片、文字和聲音中的複雜模式,並

2.自動完成 像   描述影像 或 語音轉文字

等任務。


5數位涵容 (Digital Inclusion)

運用科技  縮減  數位落差,確保   有障礙人士  及  弱勢族群   能享有與  一般民眾   相同品質   的政府服務。


6 F1分數 (F1 Score)

在 評估   機器學習表現  的  混淆矩陣  中,精確率 和  召回率  的  調和平均數

可看為綜合指標。


7 生成式AI (Generative AI) 

生成式AI  是  深度學習模型  的 一種 應用,可  根據   訓練  的  資料  產生  

文字、圖像、音訊和程式碼等內容。


8幻覺 (Hallucination)

在AI領域,幻覺 指的是   生成式AI模型   產生  看似真實,但其實不正確

或誤導性的結果。 

導致錯誤的原因很多,包括

1.訓練資料不足、

2.模型存在錯誤的假設或

3.用於訓練模型的資料有偏差

等。


9超參數 (Hyperparameter)

超參數(Hyperparameter) 為   訓練模型時    用來  控制   訓練過程的   變數

哪些是  有效的   超參數  以及  超參數的  最佳值

可以  手動  或  透過  超參數演算法   自動調校