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 與 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。