IPAS AI 中級 — 完整雙面圖文閃卡(列印用)

A1 · 共通基礎

監督式學習

Supervised

#001

A1 · 共通基礎

非監督式學習

Unsupervised

#002

A1 · 共通基礎

半監督式學習

Semi-supervised

#003

A1 · 共通基礎

自監督式學習

Self-supervised

#004

A1 · 共通基礎

強化式學習

Reinforcement

#005

A1 · 共通基礎

遷移學習

Transfer Learning

#006

A1 · 共通基礎

多任務學習

Multi-task

#007

A1 · 共通基礎

元學習

Meta-learning

#008

A1 · 共通基礎

終身學習

Lifelong/Continual

#009

#003 半監督式學習 · A1

少量答案 + 大量無答案

💡 比喻老師只給範例

#002 非監督式學習 · A1

用「無答案」資料找結構

💡 比喻自己整理書桌

#001 監督式學習 · A1

用「有答案」資料訓練

💡 比喻老師批改作業

#006 遷移學習 · A1

把舊任務知識搬到新任務

💡 比喻會騎機車學騎車

#005 強化式學習 · A1

透過獎懲學行為

💡 比喻訓練狗坐下

#004 自監督式學習 · A1

資料本身產生訓練訊號

💡 比喻玩填空遊戲

#009 終身學習 · A1

學新但不忘舊

💡 比喻避免「災難性遺忘」

#008 元學習 · A1

學「如何更快學」

💡 比喻學讀書方法

#007 多任務學習 · A1

同時學多個相關任務

💡 比喻一心多用

A1 · 共通基礎

主動學習

Active Learning

#010

A1 · 共通基礎

弱監督學習

Weakly Supervised

#011

A1 · 共通基礎

少樣本學習

Few-shot

#012

A1 · 共通基礎

一樣本學習

One-shot

#013

A1 · 共通基礎

零樣本學習

Zero-shot

#014

A1 · 共通基礎

批次學習

Batch Learning

#015

A1 · 共通基礎

線上學習

Online Learning

#016

A1 · 共通基礎

增量學習

Incremental

#017

A2 · 共通基礎

鑑別式

Discriminative

#018

#012 少樣本學習 · A1

極少樣本學新任務

💡 比喻看 3 張就懂

#011 弱監督學習 · A1

用不精確或雜訊標籤

💡 比喻模糊提示也能學

#010 主動學習 · A1

模型挑值得標註的樣本

💡 比喻學生自己提問題

#015 批次學習 · A1

一次用全部資料訓練

💡 比喻期中考一次到位

#014 零樣本學習 · A1

完全沒看過也能分類

💡 比喻看描述猜動物

#013 一樣本學習 · A1

每類只給 1 個樣本

💡 比喻人臉辨識首見即記

#018 鑑別式 · A2

學「邊界」分類 / 預測

💡 比喻畫線分組

#017 增量學習 · A1

不必全部重訓即更新

💡 比喻加章節不重讀全書

#016 線上學習 · A1

資料來就立即更新

💡 比喻邊看邊學

A2 · 共通基礎

生成式

Generative

#019

A2 · 共通基礎

表徵學習

Representation

#020

A2 · 共通基礎

集成學習

Ensemble

#021

A2 · 共通基礎

深度學習

Deep Learning

#022

A2 · 共通基礎

機率式學習

Probabilistic

#023

A2 · 共通基礎

聯邦學習

Federated

#024

A2 · 共通基礎

分散式學習

Distributed

#025

A3 · 共通基礎

過擬合

Overfitting

#026

A3 · 共通基礎

欠擬合

Underfitting

#027

#021 集成學習 · A2

多模型集思廣益

💡 比喻投票最準

#020 表徵學習 · A2

自動學有用的特徵

💡 比喻自己整理重點

#019 生成式 · A2

學「分布」造新樣本

💡 比喻模仿畫家

#024 聯邦學習 · A2

資料不集中,只傳模型參數

💡 比喻各自練習互傳心得

#023 機率式學習 · A2

用機率分布建模

💡 比喻算機率而非答案

#022 深度學習 · A2

多層神經網路自動學特徵

💡 比喻層層抽象

#027 欠擬合 · A3

訓練、測試都差

💡 比喻沒讀書

#026 過擬合 · A3

訓練好、測試差

💡 比喻死背題庫

#025 分散式學習 · A2

運算分散在多機

💡 比喻大家分工算

A3 · 共通基礎

偏差

Bias

#028

A3 · 共通基礎

變異

Variance

#029

A3 · 共通基礎

偏差–變異權衡

#030

A3 · 共通基礎

泛化能力

Generalization

#031

A3 · 共通基礎

資料洩漏

Data Leakage

#032

A3 · 共通基礎

模型漂移

Model Drift

#033

A3 · 共通基礎

資料漂移

Data Drift

#034

A3 · 共通基礎

概念漂移

Concept Drift

#035

A4 · 共通基礎

準確率

Accuracy

#036

#030 偏差–變異權衡 · A3

Bias 與 Variance 不可兼得

💡 比喻蹺蹺板

#029 變異 · A3

模型「想太多」對雜訊敏感

💡 比喻太敏感

#028 偏差 · A3

模型「想太少」看不到規律

💡 比喻太簡單

#033 模型漂移 · A3

模型表現隨時間變差

💡 比喻過期商品

#032 資料洩漏 · A3

測試資訊偷偷進訓練

💡 比喻偷看答案

#031 泛化能力 · A3

模型對「新資料」的表現

💡 比喻舉一反三

#036 準確率 · A4

全部答對的比例

💡 比喻整體考試分數

#035 概念漂移 · A3

輸入–標籤關係變了

💡 比喻詐欺手法翻新

#034 資料漂移 · A3

輸入分佈隨時間變

💡 比喻顧客口味變

A4 · 共通基礎

精確率

Precision

#037

A4 · 共通基礎

召回率

Recall

#038

A4 · 共通基礎

分數

F1

#039

A4 · 共通基礎

F-beta

#040

A4 · 共通基礎

ROC-AUC

#041

A4 · 共通基礎

混淆矩陣

Confusion Matrix

#042

A4 · 共通基礎

MSE/RMSE/MAE

#043

A4 · 共通基礎

決定係數

R²

#044

A4 · 共通基礎

IoU

#045

#039 分數 · A4

P 與 R 的調和平均

💡 比喻兩者兼顧

#038 召回率 · A4

真為正中被找出的比例

💡 比喻真犯人抓到幾成

#037 精確率 · A4

預測為正中真為正比例

💡 比喻抓的犯人多少真犯

#042 混淆矩陣 · A4

TP/FP/TN/FN 表格

💡 比喻對錯交叉表

#041 ROC-AUC · A4

模型分辨正負類的能力

💡 比喻越接近 1 越強

#040 F-beta · A4

β>1 重 Recall;β<1 重 Precision

💡 比喻偏重哪邊看 β

#045 IoU · A4

預測框與真實框重疊比例

💡 比喻重疊越多越準

#044 決定係數 · A4

模型解釋變異的比例

💡 比喻0.85 = 解釋 85%

#043 MSE/RMSE/MAE · A4

迴歸誤差三指標

💡 比喻MSE 罰大誤差

A4 · 共通基礎

mAP

#046

A4 · 共通基礎

BLEU

#047

A4 · 共通基礎

ROUGE

#048

A4 · 共通基礎

MOS

#049

A4 · 共通基礎

字錯率

WER

#050

B1 · 科目一 AI 應用

自然語言處理

NLP

#051

B1 · 科目一 AI 應用

自然語言理解

NLU

#052

B1 · 科目一 AI 應用

自然語言生成

NLG

#053

B1 · 科目一 AI 應用

分詞

Tokenization

#054

#048 ROUGE · A4

摘要召回率指標

💡 比喻抓到關鍵詞了沒

#047 BLEU · A4

機器翻譯 n-gram 相似度

💡 比喻翻譯像不像

#046 mAP · A4

物件偵測綜合精準度

💡 比喻IoU 閾值越高越嚴

#051 自然語言處理 · B1

讓電腦理解 / 產生人話

💡 比喻翻譯機

#050 字錯率 · A4

語音辨識錯誤率

💡 比喻越低越準

#049 MOS · A4

人耳評語音自然度

💡 比喻1–5 分主觀打分

#054 分詞 · B1

把句子切成詞或子詞

💡 比喻切水果

#053 自然語言生成 · B1

NLP 中「說出」階段

💡 比喻說得出

#052 自然語言理解 · B1

NLP 中「聽懂」階段

💡 比喻聽得懂

B1 · 科目一 AI 應用

詞性標注

POS

#055

B1 · 科目一 AI 應用

命名實體辨識

NER

#056

B1 · 科目一 AI 應用

詞形還原

Lemmatization

#057

B1 · 科目一 AI 應用

詞幹提取

Stemming

#058

B1 · 科目一 AI 應用

停用詞

Stopword

#059

B1 · 科目一 AI 應用

Encoding

One-hot

#060

B1 · 科目一 AI 應用

of Words

Bag

#061

B1 · 科目一 AI 應用

TF-IDF

#062

B1 · 科目一 AI 應用

N-gram

#063

#057 詞形還原 · B1

running → run(保留語意)

💡 比喻還原原型

#056 命名實體辨識 · B1

抽出人名、地名、金額

💡 比喻找專有名詞

#055 詞性標注 · B1

標每個詞的語法角色

💡 比喻名/動/形

#060 Encoding · B1

一位 1、其餘 0 的稀疏向量

💡 比喻開關燈

#059 停用詞 · B1

「的、在、is」等高頻無用詞

💡 比喻沒重點的字

#058 詞幹提取 · B1

暴力裁字尾(可能不是字)

💡 比喻happiness → happi

#063 N-gram · B1

連續 N 個詞當特徵

💡 比喻短語片段

#062 TF-IDF · B1

詞頻 × 稀有度

💡 比喻強調關鍵詞

#061 of Words · B1

只算詞頻,忽略順序

💡 比喻字詞袋裝

B1 · 科目一 AI 應用

Word2Vec

#064

B1 · 科目一 AI 應用

CBOW

#065

B1 · 科目一 AI 應用

Skip-gram

#066

B1 · 科目一 AI 應用

GloVe

#067

B1 · 科目一 AI 應用

FastText

#068

B1 · 科目一 AI 應用

ELMo

#069

B1 · 科目一 AI 應用

BERT

#070

B1 · 科目一 AI 應用

遮罩語言模型

MLM

#071

B1 · 科目一 AI 應用

GPT

#072

#066 Skip-gram · B1

中心詞 → 預測上下文

💡 比喻看中間猜周圍

#065 CBOW · B1

上下文 → 預測中心詞

💡 比喻看周圍猜中間

#064 Word2Vec · B1

預測式靜態詞嵌入

💡 比喻CBOW / Skip-gram

#069 ELMo · B1

BiLSTM 語境型詞嵌入

💡 比喻看上下文變意思

#068 FastText · B1

子詞 n-gram 加總,可處理 OOV

💡 比喻拼字亦可猜

#067 GloVe · B1

共現統計矩陣分解詞向量

💡 比喻全局詞共現

#072 GPT · B1

單向 Transformer + 自迴歸

💡 比喻一字接一字

#071 遮罩語言模型 · B1

隨機遮詞讓模型猜

💡 比喻填空練習

#070 BERT · B1

雙向 Transformer + MLM

💡 比喻雙向理解王

B1 · 科目一 AI 應用

T5

#073

B1 · 科目一 AI 應用

RNN

#074

B1 · 科目一 AI 應用

LSTM

#075

B1 · 科目一 AI 應用

GRU

#076

B1 · 科目一 AI 應用

自注意力

Self-Attention

#077

B1 · 科目一 AI 應用

Attention

Multi-head

#078

B1 · 科目一 AI 應用

Encoding

Positional

#079

B1 · 科目一 AI 應用

檢索增強生成

RAG

#080

B1 · 科目一 AI 應用

幻覺

Hallucination

#081

#075 LSTM · B1

RNN + 三門解決梯度消失

💡 比喻有記憶閥門

#074 RNN · B1

循環神經網路,序列依時序

💡 比喻一個接一個

#073 T5 · B1

所有 NLP 任務都當「文字→文字」

💡 比喻統一格式

#078 Attention · B1

多組 Attention 看不同子空間

💡 比喻多角度觀察

#077 自注意力 · B1

詞與詞間直接算關聯

💡 比喻全班互看

#076 GRU · B1

LSTM 簡化版(兩門)

💡 比喻精簡記憶

#081 幻覺 · B1

LLM 一本正經胡說八道

💡 比喻編故事

#080 檢索增強生成 · B1

先查資料再生成答案

💡 比喻開卷考

#079 Encoding · B1

補回位置資訊

💡 比喻標座號

B1 · 科目一 AI 應用

Engineering

Prompt

#082

B1 · 科目一 AI 應用

Learning

Few-shot

#083

B1 · 科目一 AI 應用

Chain-of-Thought

CoT

#084

B1 · 科目一 AI 應用

微調

Fine-tuning

#085

B1 · 科目一 AI 應用

/ ROUGE

BLEU

#086

B1 · 科目一 AI 應用

反向翻譯

Back-Translation

#087

B1 · 科目一 AI 應用

Collapse

Attention

#088

B2 · 科目一 AI 應用

Classification 影像分類

Image

#089

B2 · 科目一 AI 應用

Detection 物件偵測

Object

#090

#084 Chain-of-Thought · B1

先推理後答案

💡 比喻寫過程

#083 Learning · B1

Prompt 給幾個範例

💡 比喻看樣學樣

#082 Engineering · B1

設計提示詞引導模型

💡 比喻下指令藝術

#087 反向翻譯 · B1

譯回再譯來補語料

💡 比喻自製平行語料

#086 / ROUGE · B1

翻譯 / 摘要評估指標

💡 比喻比對相似度

#085 微調 · B1

用特定領域資料再訓練

💡 比喻補習班加強

#090 Detection 物件偵測 · B2

框出位置 + 類別

💡 比喻圈出人臉

#089 Classification 影像分類 · B2

整張圖貼一個類別

💡 比喻這是貓還是狗

#088 Collapse · B1

注意力分布太平均失焦

💡 比喻看哪都一樣

B2 · 科目一 AI 應用

Segmentation 語意分割

Semantic

#091

B2 · 科目一 AI 應用

Segmentation 實例分割

Instance

#092

B2 · 科目一 AI 應用

Segmentation 全景分割

Panoptic

#093

B2 · 科目一 AI 應用

卷積神經網路

CNN

#094

B2 · 科目一 AI 應用

Layer 卷積層

Convolutional

#095

B2 · 科目一 AI 應用

池化

Pooling

#096

B2 · 科目一 AI 應用

Receptive Field

Local

#097

B2 · 科目一 AI 應用

Sharing

Parameter

#098

B2 · 科目一 AI 應用

LeNet

#099

#093 Segmentation 全景分割 · B2

語意 + 實例整合

💡 比喻兩者合一

#092 Segmentation 實例分割 · B2

像素分類 + 區分個體

💡 比喻每台車不同色

#091 Segmentation 語意分割 · B2

像素分類但不分實體

💡 比喻全部車輛同色

#096 池化 · B2

下採樣降維(取最大或平均)

💡 比喻縮圖

#095 Layer 卷積層 · B2

抽局部特徵(邊緣、紋理)

💡 比喻第一層看線條

#094 卷積神經網路 · B2

用卷積核掃描圖像

💡 比喻拿放大鏡看局部

#099 LeNet · B2

最早 CNN(手寫數字)

💡 比喻CNN 鼻祖

#098 Sharing · B2

同一 kernel 全圖共用

💡 比喻一把刷子掃全圖

#097 Receptive Field · B2

卷積核只看小區域

💡 比喻局部視野

B2 · 科目一 AI 應用

AlexNet

#100

B2 · 科目一 AI 應用

VGG

#101

B2 · 科目一 AI 應用

ResNet

#102

B2 · 科目一 AI 應用

YOLO

#103

B2 · 科目一 AI 應用

R-CNN

Faster

#104

B2 · 科目一 AI 應用

U-Net

#105

B2 · 科目一 AI 應用

R-CNN

Mask

#106

B2 · 科目一 AI 應用

交集比聯集

IoU

#107

B2 · 科目一 AI 應用

平均精準度

mAP

#108

#102 ResNet · B2

殘差連接,可達 152 層

💡 比喻跳線解梯度消失

#101 VGG · B2

深度 19 層 + 3×3 小卷積

💡 比喻深而簡

#100 AlexNet · B2

2012 ImageNet 突破

💡 比喻DL 元年

#105 U-Net · B2

編解碼 + Skip,醫學影像

💡 比喻U 字型

#104 R-CNN · B2

區域提議 + 高準確度

💡 比喻兩階段精準

#103 YOLO · B2

即時物件偵測

💡 比喻一次看完

#108 平均精準度 · B2

IoU 閾值越高越嚴

💡 比喻物件偵測指標王

#107 交集比聯集 · B2

預測框與真實框重疊度

💡 比喻重疊越多越準

#106 R-CNN · B2

Faster R-CNN + 像素遮罩

💡 比喻加遮罩

B2 · 科目一 AI 應用

Vision Transformer

ViT

#109

B2 · 科目一 AI 應用

CLIP

#110

B2 · 科目一 AI 應用

SAM

Segment Anything

#111

B2 · 科目一 AI 應用

/ CVAT

LabelImg

#112

B3 · 科目一 AI 應用

對抗生成

GAN

#113

B3 · 科目一 AI 應用

生成器

Generator

#114

B3 · 科目一 AI 應用

判別器

Discriminator

#115

B3 · 科目一 AI 應用

Collapse 模式崩潰

Mode

#116

B3 · 科目一 AI 應用

WGAN

#117

#111 SAM · B2

Meta 通用分割模型

💡 比喻任意分割

#110 CLIP · B2

圖文對比學習至共享空間

💡 比喻看文字找圖

#109 Vision Transformer · B2

把圖切片給 Transformer 處理

💡 比喻圖也用 Attention

#114 生成器 · B3

從噪聲做新樣本

💡 比喻偽造大師

#113 對抗生成 · B3

生成器 vs 判別器互相欺騙

💡 比喻偽造者 vs 警察

#112 / CVAT · B2

影像標註工具

💡 比喻人工畫框

#117 WGAN · B3

用 Wasserstein 距離穩定訓練

💡 比喻改評分制

#116 Collapse 模式崩潰 · B3

GAN 老產出同樣東西

💡 比喻沒創意

#115 判別器 · B3

分辨真假樣本

💡 比喻鑑定師

B3 · 科目一 AI 應用

變分自編碼器

VAE

#118

B3 · 科目一 AI 應用

擴散模型

Diffusion

#119

B3 · 科目一 AI 應用

Diffusion

Stable

#120

B3 · 科目一 AI 應用

DALL·E

#121

B3 · 科目一 AI 應用

Midjourney

#122

B3 · 科目一 AI 應用

自迴歸

Autoregressive

#123

B3 · 科目一 AI 應用

人類反饋強化學習

RLHF

#124

B3 · 科目一 AI 應用

Teaming 紅隊

Red

#125

B3 · 科目一 AI 應用

對齊

Alignment

#126

#120 Diffusion · B3

開源主流圖像生成

💡 比喻開源 DALL·E

#119 擴散模型 · B3

逐步去噪生成

💡 比喻從雪花還原圖

#118 變分自編碼器 · B3

機率潛在空間 + 重建

💡 比喻壓縮再解壓

#123 自迴歸 · B3

一個接一個生成

💡 比喻接龍

#122 Midjourney · B3

藝術風格商業生成

💡 比喻美術館等級

#121 DALL·E · B3

OpenAI 文字→圖像

💡 比喻畫畫機

#126 對齊 · B3

讓模型符合人類價值

💡 比喻AI 學做人

#125 Teaming 紅隊 · B3

主動誘發有害輸出找漏洞

💡 比喻模擬攻擊

#124 人類反饋強化學習 · B3

用人類偏好訓練模型

💡 比喻讓 AI 學人類愛好

B3 · 科目一 AI 應用

深偽

Deepfake

#127

B3 · 科目一 AI 應用

浮水印

Watermarking

#128

B3 · 科目一 AI 應用

AI 代理式

Agentic

#129

B3 · 科目一 AI 應用

System 自治系統

Autonomous

#130

B4 · 科目一 AI 應用

AI 多模態

Multimodal

#131

B4 · 科目一 AI 應用

模態

Modality

#132

B4 · 科目一 AI 應用

Fusion 早期融合

Early

#133

B4 · 科目一 AI 應用

Fusion 晚期融合

Late

#134

B4 · 科目一 AI 應用

Serving

Batch

#135

#129 AI 代理式 · B3

能自主規劃多步任務

💡 比喻小秘書

#128 浮水印 · B3

標記 AI 生成內容

💡 比喻蓋章追溯

#127 深偽 · B3

AI 偽造影音

💡 比喻換臉騙術

#132 模態 · B4

一種資料類型(文/圖/聲)

💡 比喻感官

#131 AI 多模態 · B4

同時處理多種感知

💡 比喻五感並用

#130 System 自治系統 · B3

在授權內自主完成

💡 比喻老闆只設目標

#135 Serving · B4

定期批次推論

💡 比喻每日報表

#134 Fusion 晚期融合 · B4

各自抽特徵後再合併

💡 比喻各自烹調最後拼盤

#133 Fusion 早期融合 · B4

在原始資料層整合

💡 比喻食材先混

B4 · 科目一 AI 應用

Serving

Real-time

#136

B4 · 科目一 AI 應用

Serving

Edge

#137

B4 · 科目一 AI 應用

Docker

#138

B4 · 科目一 AI 應用

Kubernetes

K8s

#139

B4 · 科目一 AI 應用

Scaling

Auto

#140

B4 · 科目一 AI 應用

Release

Canary

#141

B4 · 科目一 AI 應用

Rollout 漸進部署

Phased

#142

B4 · 科目一 AI 應用

Testing

A/B

#143

B4 · 科目一 AI 應用

MLOps

#144

#138 Docker · B4

容器化執行環境

💡 比喻把程式裝箱

#137 Serving · B4

在裝置端推論

💡 比喻不上雲

#136 Serving · B4

即時 API 推論

💡 比喻秒回

#141 Release · B4

5% 流量試新版

💡 比喻小白鼠先測

#140 Scaling · B4

流量大就自動加機

💡 比喻自動擴點

#139 Kubernetes · B4

容器編排平台

💡 比喻貨櫃指揮中心

#144 MLOps · B4

ML 版的 DevOps

💡 比喻ML 自動化流水線

#143 Testing · B4

兩版本流量分流比較

💡 比喻雙盲測試

#142 Rollout 漸進部署 · B4

從一個專科逐步擴展

💡 比喻分區開放

B4 · 科目一 AI 應用

持續整合

CI

#145

B4 · 科目一 AI 應用

Registry

Model

#146

B4 · 科目一 AI 應用

Population Stability Index

PSI

#147

B4 · 科目一 AI 應用

Divergence

KL

#148

B5 · 科目一 AI 應用

概念驗證

POC

#149

B5 · 科目一 AI 應用

投資報酬率

ROI

#150

B5 · 科目一 AI 應用

淨現值

NPV

#151

B5 · 科目一 AI 應用

Period 回收期

Payback

#152

B5 · 科目一 AI 應用

關鍵績效指標

KPI

#153

#147 Population Stability Index · B4

偵測輸入分佈漂移

💡 比喻顧客變了沒

#146 Registry · B4

集中管理模型版本

💡 比喻模型書架

#145 持續整合 · B4

commit 觸發自動測試

💡 比喻自動驗收

#150 投資報酬率 · B5

(回報−成本)/成本

💡 比喻賺多少倍

#149 概念驗證 · B5

小範圍測試可行性

💡 比喻試做小樣品

#148 Divergence · B4

衡量分佈差異

💡 比喻分佈距離尺

#153 關鍵績效指標 · B5

量化目標

💡 比喻業績達標數字

#152 Period 回收期 · B5

投資多久回本

💡 比喻幾年回本

#151 淨現值 · B5

折現後的總價值

💡 比喻折現後賺多少

B5 · 科目一 AI 應用

/ To-Be

As-Is

#154

B5 · 科目一 AI 應用

利害關係人

Stakeholder

#155

B5 · 科目一 AI 應用

Matrix 風險矩陣

Risk

#156

B5 · 科目一 AI 應用

可解釋 AI

XAI

#157

B5 · 科目一 AI 應用

/ LIME

SHAP

#158

B5 · 科目一 AI 應用

Card 模型說明書

Model

#159

B5 · 科目一 AI 應用

Catalog 資料目錄

Data

#160

B5 · 科目一 AI 應用

GDPR

#161

B5 · 科目一 AI 應用

台灣個資法

PDPA

#162

#156 Matrix 風險矩陣 · B5

機率×影響的二維表

💡 比喻紅黃綠燈

#155 利害關係人 · B5

與專案有關的人

💡 比喻各方勢力

#154 / To-Be · B5

現況流程 / 理想流程

💡 比喻現在 / 未來

#159 Card 模型說明書 · B5

紀錄模型用途、限制

💡 比喻模型身分證

#158 / LIME · B5

兩大 XAI 解釋工具

💡 比喻看特徵貢獻

#157 可解釋 AI · B5

讓 AI 決策可被理解

💡 比喻解釋為什麼

#162 台灣個資法 · B5

台灣個資保護

💡 比喻台版 GDPR

#161 GDPR · B5

歐盟個資保護法

💡 比喻歐洲護資

#160 Catalog 資料目錄 · B5

集中盤點所有資料

💡 比喻圖書館目錄

B5 · 科目一 AI 應用

HIPAA

#163

B5 · 科目一 AI 應用

PCI-DSS

#164

B5 · 科目一 AI 應用

Art.17 刪除權

GDPR

#165

B5 · 科目一 AI 應用

Art.22 反對自動化決策

GDPR

#166

B5 · 科目一 AI 應用

隱私影響評估

DPIA

#167

B5 · 科目一 AI 應用

不可否認性

Non-repudiation

#168

B5 · 科目一 AI 應用

Signature 數位簽章

Digital

#169

B5 · 科目一 AI 應用

Attack 對抗攻擊

Adversarial

#170

C1 · 科目二大數據

算術平均

Mean

#171

#165 Art.17 刪除權 · B5

用戶可要求刪資料

💡 比喻被遺忘權

#164 PCI-DSS · B5

信用卡支付安全標準

💡 比喻刷卡防護

#163 HIPAA · B5

美國醫療資訊法

💡 比喻美醫療隱私

#168 不可否認性 · B5

行為可追溯不能賴帳

💡 比喻簽名作證

#167 隱私影響評估 · B5

評估資料處理風險

💡 比喻隱私體檢

#166 Art.22 反對自動化決策 · B5

用戶可要求人工複核

💡 比喻真人重看

#171 算術平均 · C1

加總除以個數

💡 比喻普通平均

#170 Attack 對抗攻擊 · B5

微小擾動騙過模型

💡 比喻隱形改造

#169 Signature 數位簽章 · B5

加密證明簽署者身分

💡 比喻電子章

C1 · 科目二大數據

Mean 幾何平均

Geometric

#172

C1 · 科目二大數據

Mean 調和平均

Harmonic

#173

C1 · 科目二大數據

中位數

Median

#174

C1 · 科目二大數據

眾數

Mode

#175

C1 · 科目二大數據

變異數

Variance

#176

C1 · 科目二大數據

標準差

SD

#177

C1 · 科目二大數據

全距

Range

#178

C1 · 科目二大數據

四分位距

IQR

#179

C1 · 科目二大數據

四分位數

Q1/Q2/Q3

#180

#174 中位數 · C1

排序後中間那個

💡 比喻不怕極端值

#173 Mean 調和平均 · C1

n / Σ(1/xᵢ)

💡 比喻算速率用

#172 Mean 幾何平均 · C1

n 個值的乘積開 n 次方

💡 比喻算成長率用

#177 標準差 · C1

變異數開根號

💡 比喻Var 的平方根

#176 變異數 · C1

與平均距離平方平均

💡 比喻散得多遠

#175 眾數 · C1

最常出現的值

💡 比喻最熱門

#180 四分位數 · C1

25%、50%、75% 切點

💡 比喻切四等分

#179 四分位距 · C1

Q3 − Q1

💡 比喻中間 50% 範圍

#178 全距 · C1

最大值 − 最小值

💡 比喻跨多遠

C1 · 科目二大數據

Plot 箱形圖

Box

#181

C1 · 科目二大數據

偏度

Skewness

#182

C1 · 科目二大數據

峰度

Kurtosis

#183

C1 · 科目二大數據

Z-score

#184

C1 · 科目二大數據

離群值

Outlier

#185

C2 · 科目二大數據

機率質量函數

PMF

#186

C2 · 科目二大數據

機率密度函數

PDF

#187

C2 · 科目二大數據

累積分佈函數

CDF

#188

C2 · 科目二大數據

E(X) 期望值

#189

#183 峰度 · C1

尾部厚度與峰尖度

💡 比喻多尖、多胖尾

#182 偏度 · C1

分佈對稱程度

💡 比喻尾巴偏哪邊

#181 Plot 箱形圖 · C1

視覺化分位數與離群值

💡 比喻盒鬚圖

#186 機率質量函數 · C2

離散值的點機率

💡 比喻骰子各面機率

#185 離群值 · C1

偏離整體的極端值

💡 比喻班上特例

#184 Z-score · C1

(x−μ)/σ

💡 比喻離平均幾個 σ

#189 E(X) 期望值 · C2

隨機變數平均

💡 比喻長期平均

#188 累積分佈函數 · C2

機率累加到某值

💡 比喻累計到此

#187 機率密度函數 · C2

連續值的密度

💡 比喻點密度

C2 · 科目二大數據

Var(X) 變異數

#190

C2 · 科目二大數據

伯努利

Bernoulli

#191

C2 · 科目二大數據

二項分佈

Binomial

#192

C2 · 科目二大數據

卜瓦松

Poisson

#193

C2 · 科目二大數據

常態分佈

Normal

#194

C2 · 科目二大數據

均勻分佈

Uniform

#195

C2 · 科目二大數據

指數分佈

Exponential

#196

C2 · 科目二大數據

卡方

Chi-square

#197

C2 · 科目二大數據

中央極限定理

CLT

#198

#192 二項分佈 · C2

n 次伯努利的成功次數

💡 比喻拋 n 次

#191 伯努利 · C2

單次成敗試驗

💡 比喻拋一次硬幣

#190 Var(X) 變異數 · C2

平方偏差平均

💡 比喻散開程度

#195 均勻分佈 · C2

各值機率相同

💡 比喻機率扁平

#194 常態分佈 · C2

鐘型對稱

💡 比喻鐘形曲線

#193 卜瓦松 · C2

固定時間內事件數

💡 比喻平均 λ 次

#198 中央極限定理 · C2

樣本均值趨近常態

💡 比喻平均一定鐘形

#197 卡方 · C2

常態平方和

💡 比喻用於卡方檢定

#196 指數分佈 · C2

等待時間;無記憶性

💡 比喻不管等多久從頭算

C2 · 科目二大數據

對數常態

Lognormal

#199

C3 · 科目二大數據

虛無假設

H₀

#200

C3 · 科目二大數據

對立假設

H₁

#201

C3 · 科目二大數據

α 顯著水準

#202

C3 · 科目二大數據

值

p

#203

C3 · 科目二大數據

I Error 型一錯誤

Type

#204

C3 · 科目二大數據

II Error 型二錯誤

Type

#205

C3 · 科目二大數據

檢定力

Power

#206

C3 · 科目二大數據

t 檢定

t-test

#207

#201 對立假設 · C3

「有差異」的主張

💡 比喻想證明的事

#200 虛無假設 · C3

「沒有差異」的預設立場

💡 比喻嫌犯無罪推定

#199 對數常態 · C2

取 log 後為常態

💡 比喻偏態變對稱

#204 I Error 型一錯誤 · C3

誤拒 H₀(假警報)

💡 比喻把好人當壞人

#203 值 · C3

「假如 H₀ 真」出現此資料機率

💡 比喻p 越小越可疑

#202 α 顯著水準 · C3

容許型一錯誤上限

💡 比喻誤判紅線

#207 t 檢定 · C3

比較平均(σ 未知)

💡 比喻平均差異測試

#206 檢定力 · C3

1 − β,正確拒絕能力

💡 比喻抓壞人的本事

#205 II Error 型二錯誤 · C3

誤留 H₀(漏判)

💡 比喻把壞人放走

C3 · 科目二大數據

t-test 配對 t

Paired

#208

C3 · 科目二大數據

Z 雙比例 Z

Two-proportion

#209

C3 · 科目二大數據

變異數分析

ANOVA

#210

C3 · 科目二大數據

Test 卡方檢定

Chi-square

#211

C3 · 科目二大數據

r

Pearson

#212

C3 · 科目二大數據

ρ

Spearman

#213

C3 · 科目二大數據

U

Mann-Whitney

#214

C3 · 科目二大數據

Bonferroni

#215

C3 · 科目二大數據

信賴區間

CI

#216

#210 變異數分析 · C3

三組以上平均比較

💡 比喻多組均值差

#209 Z 雙比例 Z · C3

兩組比例差檢定

💡 比喻良率比較

#208 t-test 配對 t · C3

同人前後測差值

💡 比喻治療前後

#213 ρ · C3

等級相關係數

💡 比喻排序關聯

#212 r · C3

線性相關係數 −1~1

💡 比喻線性關聯強度

#211 Test 卡方檢定 · C3

類別變數獨立性 / 適配度

💡 比喻類別關聯

#216 信賴區間 · C3

母體參數可能落的範圍

💡 比喻估計區間

#215 Bonferroni · C3

多重檢定 α 校正

💡 比喻切蛋糕分配 α

#214 U · C3

非參數兩組獨立比較

💡 比喻t 的非參數版

C4 · 科目二大數據

5V

#217

C4 · 科目二大數據

結構化

Structured

#218

C4 · 科目二大數據

半結構化

Semi-structured

#219

C4 · 科目二大數據

非結構化

Unstructured

#220

C4 · 科目二大數據

完全隨機缺失

MCAR

#221

C4 · 科目二大數據

隨機缺失

MAR

#222

C4 · 科目二大數據

非隨機缺失

MNAR

#223

C4 · 科目二大數據

ETL

#224

C4 · 科目二大數據

Lake 資料湖

Data

#225

#219 半結構化 · C4

有結構但欄位彈性

💡 比喻JSON、XML

#218 結構化 · C4

表格欄位固定

💡 比喻Excel 表

#217 5V · C4

Volume/Variety/Velocity/Veracity/Value

💡 比喻大數據五大特性

#222 隨機缺失 · C4

缺失與其他變數有關

💡 比喻可預測

#221 完全隨機缺失 · C4

缺失與任何變數無關

💡 比喻純隨機

#220 非結構化 · C4

無固定格式

💡 比喻影像、文字、語音

#225 Lake 資料湖 · C4

任意格式儲存,事後解析

💡 比喻湖中啥都丟

#224 ETL · C4

抽取 / 轉換 / 載入

💡 比喻資料搬運三步驟

#223 非隨機缺失 · C4

缺失與該值本身相關

💡 比喻高收入不填薪資

C4 · 科目二大數據

Warehouse 資料倉儲

Data

#226

C4 · 科目二大數據

Lakehouse 資料湖倉

Data

#227

C4 · 科目二大數據

HDFS

#228

C4 · 科目二大數據

NoSQL

#229

C4 · 科目二大數據

DB

Key-Value

#230

C4 · 科目二大數據

DB

Document

#231

C4 · 科目二大數據

DB

Graph

#232

C4 · 科目二大數據

ACID

#233

C4 · 科目二大數據

原子性

Atomicity

#234

#228 HDFS · C4

Hadoop 分散式檔案系統

💡 比喻大檔切片存多機

#227 Lakehouse 資料湖倉 · C4

Lake + Warehouse 結合

💡 比喻湖加倉

#226 Warehouse 資料倉儲 · C4

結構化、強治理

💡 比喻整理好的書庫

#231 DB · C4

文件型資料庫

💡 比喻一卷一卷的

#230 DB · C4

鍵值對資料庫

💡 比喻字典

#229 NoSQL · C4

非關聯式資料庫總稱

💡 比喻不只 SQL

#234 原子性 · C4

全部成功或全部回復

💡 比喻全有或全無

#233 ACID · C4

原子/一致/隔離/持久

💡 比喻交易四特性

#232 DB · C4

圖形資料庫

💡 比喻節點 + 邊

C4 · 科目二大數據

一致性

Consistency

#235

C4 · 科目二大數據

隔離性

Isolation

#236

C4 · 科目二大數據

持久性

Durability

#237

C4 · 科目二大數據

CAP

#238

C4 · 科目二大數據

RBAC

#239

C4 · 科目二大數據

Trust 零信任

Zero

#240

C5 · 科目二大數據

/ MapReduce

Hadoop

#241

C5 · 科目二大數據

Spark

#242

C5 · 科目二大數據

Flink

#243

#237 持久性 · C4

已提交永久保存

💡 比喻不會消失

#236 隔離性 · C4

並行交易不互擾

💡 比喻各自為政

#235 一致性 · C4

滿足完整性規則

💡 比喻規則不破

#240 Trust 零信任 · C4

永遠不預設信任

💡 比喻從不放心

#239 RBAC · C4

角色為基存取控制

💡 比喻看角色給權限

#238 CAP · C4

一致/可用/分區容忍三選二

💡 比喻取捨三角

#243 Flink · C5

低延遲串流引擎

💡 比喻即時處理

#242 Spark · C5

記憶體運算、迭代快

💡 比喻Hadoop 加速版

#241 / MapReduce · C5

批次分散運算經典

💡 比喻老牌大數據

C5 · 科目二大數據

Beam

#244

C5 · 科目二大數據

Kafka

#245

C5 · 科目二大數據

Airflow

#246

C5 · 科目二大數據

HyperLogLog

#247

C5 · 科目二大數據

Sketch

Count-Min

#248

C5 · 科目二大數據

Welford's Method

#249

C5 · 科目二大數據

Sampling

Reservoir

#250

C5 · 科目二大數據

t-digest

#251

C5 · 科目二大數據

ARIMA

#252

#246 Airflow · C5

任務排程平台

💡 比喻流程編排器

#245 Kafka · C5

訊息佇列(串流)

💡 比喻大水管

#244 Beam · C5

批次 + 串流統一抽象

💡 比喻跨平台抽象

#249 Welford's Method · C5

線上算均值/變異數

💡 比喻邊收邊算

#248 Sketch · C5

估計高頻項

💡 比喻Top-K 找熱門

#247 HyperLogLog · C5

估計不重複數量

💡 比喻算「有幾種」

#252 ARIMA · C5

經典時序模型

💡 比喻自迴歸 + 差分 + 移動平均

#251 t-digest · C5

近似分位數

💡 比喻估 Q1/Q3 用

#250 Sampling · C5

串流隨機抽樣

💡 比喻蓄水池抽樣

C5 · 科目二大數據

Prophet

#253

C5 · 科目二大數據

Topic Model

LDA

#254

C5 · 科目二大數據

Apriori

#255

C5 · 科目二大數據

支持度

Support

#256

C5 · 科目二大數據

提升度

Lift

#258

C6 · 科目二大數據

直方圖

Histogram

#259

C6 · 科目二大數據

核密度估計

KDE

#260

C6 · 科目二大數據

熱力圖

Heatmap

#261

C6 · 科目二大數據

Matrix

Correlation

#262

#255 Apriori · C5

購物籃關聯規則演算法

💡 比喻啤酒尿布

#254 Topic Model · C5

文本主題模型

💡 比喻自動找話題

#253 Prophet · C5

Meta 開源時序工具

💡 比喻季節 + 節慶友善

#259 直方圖 · C6

看連續值分佈

💡 比喻分桶高度

#258 提升度 · C5

>1 為正向關聯

💡 比喻比隨機強多少

#256 支持度 · C5

同時出現的比例

💡 比喻共現多少

#262 Matrix · C6

多變數兩兩相關係數表

💡 比喻變數關係表

#261 熱力圖 · C6

顏色強度顯示矩陣值

💡 比喻深淺看大小

#260 核密度估計 · C6

平滑分佈曲線

💡 比喻平滑直方圖

C6 · 科目二大數據

Data Density

Tufte

#263

C6 · 科目二大數據

/ Power BI

Tableau

#264

C6 · 科目二大數據

Grafana

#265

C6 · 科目二大數據

個資

PII

#266

C6 · 科目二大數據

準識別

Quasi-Identifier

#267

C6 · 科目二大數據

匿名化

Anonymization

#268

C6 · 科目二大數據

偽匿名

Pseudonymization

#269

C6 · 科目二大數據

k-Anonymity

#270

C6 · 科目二大數據

Privacy 差分隱私

Differential

#271

#265 Grafana · C6

即時監控儀表板

💡 比喻即時告警牆

#264 / Power BI · C6

商業 BI 工具

💡 比喻拖拉拉做圖

#263 Data Density · C6

同空間最大化資訊

💡 比喻不浪費版面

#268 匿名化 · C6

移除可識別資訊

💡 比喻蓋掉名字

#267 準識別 · C6

組合可推回個人

💡 比喻出生 + 郵遞區號

#266 個資 · C6

直接可識別個人資訊

💡 比喻姓名、ID

#271 Privacy 差分隱私 · C6

加噪保護單筆存在

💡 比喻統計加雜訊

#270 k-Anonymity · C6

k 筆紀錄具相同準識別組合

💡 比喻至少 k 個雙胞胎

#269 偽匿名 · C6

換代碼但可還原

💡 比喻用化名

C6 · 科目二大數據

Learning 聯邦

Federated

#272

C6 · 科目二大數據

Encryption 同態加密

Homomorphic

#273

C6 · 科目二大數據

安全多方計算

MPC

#274

C6 · 科目二大數據

雜湊

Hash

#275

D1 · 科目三機器學習

最大概似

MLE

#277

D1 · 科目三機器學習

最大事後

MAP

#278

D1 · 科目三機器學習

向量

Vector

#279

D1 · 科目三機器學習

矩陣

Matrix

#280

D1 · 科目三機器學習

張量

Tensor

#281

#274 安全多方計算 · C6

多方協作不洩漏各自資料

💡 比喻暗中合作

#273 Encryption 同態加密 · C6

加密狀態仍可運算

💡 比喻鎖著還能算

#272 Learning 聯邦 · C6

不傳原始資料,只傳模型參數

💡 比喻各家練自己的

#278 最大事後 · D1

MLE + 先驗信念

💡 比喻加先入為主

#277 最大概似 · D1

找最可能產生資料的參數

💡 比喻「最像」估計

#275 雜湊 · C6

單向轉固定字串

💡 比喻不可逆指紋

#281 張量 · D1

多維數值陣列

💡 比喻高維矩陣

#280 矩陣 · D1

二維數值表

💡 比喻二維表格

#279 向量 · D1

數值有序組合

💡 比喻一串數字

D1 · 科目三機器學習

Norm

L1

#282

D1 · 科目三機器學習

Norm

L2

#283

D1 · 科目三機器學習

特徵值

Eigenvalue

#284

D1 · 科目三機器學習

特徵向量

Eigenvector

#285

D1 · 科目三機器學習

特徵值分解

EVD

#286

D1 · 科目三機器學習

奇異值分解

SVD

#287

D1 · 科目三機器學習

凸函數

Convex

#288

D1 · 科目三機器學習

非凸

Non-convex

#289

D1 · 科目三機器學習

Optima 局部最優

Local

#290

#284 特徵值 · D1

矩陣縮放方向的縮放量

💡 比喻主軸長度

#283 Norm · D1

平方和開根號

💡 比喻直線距離

#282 Norm · D1

絕對值總和

💡 比喻曼哈頓距離

#287 奇異值分解 · D1

M=UΣVᵀ(任意矩陣)

💡 比喻通用分解王

#286 特徵值分解 · D1

A=QΛQᵀ(限對稱方陣)

💡 比喻主軸拆解

#285 特徵向量 · D1

矩陣作用後方向不變的向量

💡 比喻主軸方向

#290 Optima 局部最優 · D1

只是附近最低

💡 比喻小山谷

#289 非凸 · D1

多個局部最小

💡 比喻山谷地形

#288 凸函數 · D1

唯一最小值

💡 比喻碗型

D1 · 科目三機器學習

Point 鞍點

Saddle

#291

D1 · 科目三機器學習

梯度

Gradient

#292

D1 · 科目三機器學習

Descent 梯度下降

Gradient

#293

D1 · 科目三機器學習

Rate 學習率

Learning

#294

D1 · 科目三機器學習

Function 損失函數

Loss

#295

D1 · 科目三機器學習

均方誤差

MSE

#296

D1 · 科目三機器學習

交叉熵

Cross-Entropy

#297

D1 · 科目三機器學習

Carlo 蒙地卡羅

Monte

#298

D2 · 科目三機器學習

隨機梯度下降

SGD

#299

#293 Descent 梯度下降 · D1

沿負梯度更新參數

💡 比喻走下坡找谷底

#292 梯度 · D1

函數變化最快方向

💡 比喻上坡最陡的路

#291 Point 鞍點 · D1

一方向凹一方向凸

💡 比喻馬鞍形

#296 均方誤差 · D1

平方平均(罰大誤差)

💡 比喻大錯重罰

#295 Function 損失函數 · D1

衡量預測與真實差距

💡 比喻錯多少

#294 Rate 學習率 · D1

每步走多大

💡 比喻步伐大小

#299 隨機梯度下降 · D2

用一筆/小批資料更新

💡 比喻邊走邊修

#298 Carlo 蒙地卡羅 · D1

隨機抽樣模擬機率

💡 比喻大量抽樣估算

#297 交叉熵 · D1

分類常用損失

💡 比喻機率距離

D2 · 科目三機器學習

Mini-batch

#300

D2 · 科目三機器學習

動量

Momentum

#301

D2 · 科目三機器學習

Adagrad

#302

D2 · 科目三機器學習

RMSprop

#303

D2 · 科目三機器學習

Adam

#304

D2 · 科目三機器學習

Clipping 梯度裁剪

Gradient

#305

D2 · 科目三機器學習

Gradient 梯度消失

Vanishing

#306

D2 · 科目三機器學習

Gradient 梯度爆炸

Exploding

#307

D2 · 科目三機器學習

/ Lasso

L1

#308

#302 Adagrad · D2

自適應學習率(歷史平方)

💡 比喻變動少的給多

#301 動量 · D2

累積過去梯度方向

💡 比喻慣性續行

#300 Mini-batch · D2

小批量更新

💡 比喻折衷現代主流

#305 Clipping 梯度裁剪 · D2

限制梯度上限

💡 比喻防爆保險絲

#304 Adam · D2

Momentum + RMSprop

💡 比喻最常用王者

#303 RMSprop · D2

滑動平均修正 Adagrad

💡 比喻RNN 友善

#308 / Lasso · D2

加絕對值懲罰,稀疏化

💡 比喻自動特徵選擇

#307 Gradient 梯度爆炸 · D2

梯度過大發散

💡 比喻數值炸裂

#306 Gradient 梯度消失 · D2

反向傳播時梯度趨 0

💡 比喻深層訊號傳不到

D2 · 科目三機器學習

/ Ridge

L2

#309

D2 · 科目三機器學習

Net

Elastic

#310

D2 · 科目三機器學習

Dropout

#311

D2 · 科目三機器學習

Normalization

Batch

#312

D2 · 科目三機器學習

Normalization

Layer

#313

D2 · 科目三機器學習

Stopping

Early

#314

D2 · 科目三機器學習

耐心值

Patience

#315

D3 · 科目三機器學習

Regression 線性迴歸

Linear

#316

D3 · 科目三機器學習

最小平方法

OLS

#317

#311 Dropout · D2

隨機關閉神經元

💡 比喻強迫團隊不靠某人

#310 Net · D2

L1 + L2 結合

💡 比喻雙效合一

#309 / Ridge · D2

加平方懲罰,壓小權重

💡 比喻不會歸零

#314 Stopping · D2

驗證變差就停

💡 比喻見好就收

#313 Normalization · D2

樣本內標準化

💡 比喻NLP/Transformer 用

#312 Normalization · D2

批次內標準化

💡 比喻穩定訓練

#317 最小平方法 · D3

誤差平方和最小化

💡 比喻擬合方法經典

#316 Regression 線性迴歸 · D3

連續預測,擬合直線

💡 比喻直線預測

#315 耐心值 · D2

連續 n 輪未改善才停

💡 比喻等等看再決定

D3 · 科目三機器學習

Regression 邏輯迴歸

Logistic

#318

D3 · 科目三機器學習

Sigmoid

#319

D3 · 科目三機器學習

Softmax

#320

D3 · 科目三機器學習

Tree 決策樹

Decision

#321

D3 · 科目三機器學習

Impurity 吉尼不純度

Gini

#322

D3 · 科目三機器學習

Gain 資訊增益

Information

#323

D3 · 科目三機器學習

剪枝

Pruning

#324

D3 · 科目三機器學習

Forest 隨機森林

Random

#325

D3 · 科目三機器學習

Bagging

#326

#320 Softmax · D3

多類別輸出機率

💡 比喻多元 Sigmoid

#319 Sigmoid · D3

把值壓到 (0,1)

💡 比喻S 曲線

#318 Regression 邏輯迴歸 · D3

二元分類用 Sigmoid

💡 比喻機率分類器

#323 Gain 資訊增益 · D3

用熵衡量分裂好壞

💡 比喻切後更整齊

#322 Impurity 吉尼不純度 · D3

樹分裂準則之一

💡 比喻越純越好

#321 Tree 決策樹 · D3

一連串 if-else 分裂

💡 比喻流程圖

#326 Bagging · D3

並行訓練多模型平均

💡 比喻大家投票

#325 Forest 隨機森林 · D3

多棵樹投票(Bagging)

💡 比喻群樹智慧

#324 剪枝 · D3

砍掉不必要分支

💡 比喻修剪樹枝

D3 · 科目三機器學習

Boosting

#327

D3 · 科目三機器學習

AdaBoost

#328

D3 · 科目三機器學習

梯度提升樹

GBDT

#329

D3 · 科目三機器學習

XGBoost

#330

D3 · 科目三機器學習

LightGBM

#331

D3 · 科目三機器學習

支援向量機

SVM

#332

D3 · 科目三機器學習

邊界

Margin

#333

D3 · 科目三機器學習

Vector 支援向量

Support

#334

D3 · 科目三機器學習

Trick 核技巧

Kernel

#335

#329 梯度提升樹 · D3

逐棵擬合殘差

💡 比喻補上一棵的錯

#328 AdaBoost · D3

加權訓練弱分類器

💡 比喻錯題多練

#327 Boosting · D3

串行修正前模型錯誤

💡 比喻後浪修前浪

#332 支援向量機 · D3

找最大邊界超平面

💡 比喻兩派之間的中線

#331 LightGBM · D3

Histogram + Leaf-wise

💡 比喻比 XGBoost 更快

#330 XGBoost · D3

GBDT + 正則 + 並行

💡 比喻GBDT 加強版

#335 Trick 核技巧 · D3

映射高維讓資料可分

💡 比喻升維變直線

#334 Vector 支援向量 · D3

決定邊界的關鍵點

💡 比喻邊界上的人

#333 邊界 · D3

分隔線到最近樣本距離

💡 比喻越寬越穩

D3 · 科目三機器學習

Kernel

RBF

#336

D3 · 科目三機器學習

K 近鄰

KNN

#337

D3 · 科目三機器學習

of Dimensionality

Curse

#338

D3 · 科目三機器學習

Bayes 樸素貝氏

Naive

#339

D3 · 科目三機器學習

Smoothing 拉普拉斯平滑

Laplace

#340

D3 · 科目三機器學習

/ QDA

LDA

#341

D4 · 科目三機器學習

K-Means

#342

D4 · 科目三機器學習

質心

Centroid

#343

D4 · 科目三機器學習

Method 手肘法

Elbow

#344

#338 of Dimensionality · D3

維度高所有距離趨同

💡 比喻高維看不出近遠

#337 K 近鄰 · D3

看 K 個最近鄰投票

💡 比喻物以類聚

#336 Kernel · D3

徑向基函數核

💡 比喻非線性最常用

#341 / QDA · D3

線性 / 二次判別分析

💡 比喻機率分類器

#340 Smoothing 拉普拉斯平滑 · D3

防零機率問題

💡 比喻加 1 補底

#339 Bayes 樸素貝氏 · D3

假設特徵條件獨立

💡 比喻簡化貝氏

#344 Method 手肘法 · D4

找 K 值的轉折點

💡 比喻看曲線拐彎

#343 質心 · D4

群的平均位置

💡 比喻群中心

#342 K-Means · D4

指定 K 個質心做分群

💡 比喻物以類聚分 K 堆

D4 · 科目三機器學習

Score 輪廓係數

Silhouette

#345

D4 · 科目三機器學習

Clustering 階層分群

Hierarchical

#346

D4 · 科目三機器學習

樹狀圖

Dendrogram

#347

D4 · 科目三機器學習

DBSCAN

#348

D4 · 科目三機器學習

Point 核心點

Core

#349

D4 · 科目三機器學習

Point 邊界點

Border

#350

D4 · 科目三機器學習

Point 雜訊點

Noise

#351

D4 · 科目三機器學習

ε / MinPts

#352

D4 · 科目三機器學習

高斯混合模型

GMM

#353

#347 樹狀圖 · D4

階層分群的視覺化

💡 比喻樹狀層級

#346 Clustering 階層分群 · D4

由下而上合併或上而下分裂

💡 比喻樹狀分群

#345 Score 輪廓係數 · D4

群聚緊密 + 分離度

💡 比喻越接近 1 越好

#350 Point 邊界點 · D4

自己非核心但落在 Core 鄰域

💡 比喻邊緣支持者

#349 Point 核心點 · D4

ε 內 ≥ MinPts

💡 比喻DBSCAN 主角

#348 DBSCAN · D4

密度為基的分群

💡 比喻找密集點堆

#353 高斯混合模型 · D4

用多個常態分群

💡 比喻多鐘形混合

#352 ε / MinPts · D4

DBSCAN 兩超參數

💡 比喻半徑 + 最少點

#351 Point 雜訊點 · D4

都不是,被歸為雜訊

💡 比喻路人甲

D4 · 科目三機器學習

演算法

EM

#354

D5 · 科目三機器學習

主成分分析

PCA

#355

D5 · 科目三機器學習

線性判別分析

LDA

#356

D5 · 科目三機器學習

獨立成分分析

ICA

#357

D5 · 科目三機器學習

PCA

Kernel

#358

D5 · 科目三機器學習

t-SNE

#359

D5 · 科目三機器學習

UMAP

#360

D5 · 科目三機器學習

自編碼器

Autoencoder

#361

D5 · 科目三機器學習

非負矩陣分解

NMF

#362

#356 線性判別分析 · D5

監督式降維、最大化類別分離

💡 比喻唯一監督式

#355 主成分分析 · D5

找最大變異方向降維

💡 比喻保留主軸

#354 演算法 · D4

GMM 訓練法,期望 + 最大化

💡 比喻反覆估計

#359 t-SNE · D5

非線性視覺化降維

💡 比喻畫圖看群聚

#358 PCA · D5

PCA 的非線性延伸

💡 比喻升維後 PCA

#357 獨立成分分析 · D5

拆成統計獨立成分

💡 比喻訊號分離

#362 非負矩陣分解 · D5

結果非負、易解釋

💡 比喻主題分析常用

#361 自編碼器 · D5

神經網路壓縮再重建

💡 比喻摺紙再展開

#360 UMAP · D5

比 t-SNE 快的視覺化降維

💡 比喻t-SNE 快車版

D5 · 科目三機器學習

Projection

Random

#363

D6 · 科目三機器學習

Forest 孤立森林

Isolation

#364

D6 · 科目三機器學習

SVM

One-Class

#365

D6 · 科目三機器學習

局部離群因子

LOF

#366

D6 · 科目三機器學習

演算法

Apriori

#367

D7 · 科目三機器學習

Network 神經網路

Neural

#368

D7 · 科目三機器學習

感知器

Perceptron

#369

D7 · 科目三機器學習

多層感知器

MLP

#370

D7 · 科目三機器學習

反向傳播

Backpropagation

#371

#365 SVM · D6

學「正常」邊界的 SVM

💡 比喻找正常範圍

#364 Forest 孤立森林 · D6

隨機切分孤立異常點

💡 比喻異常容易被切出

#363 Projection · D5

隨機矩陣投影降維

💡 比喻隨機砸線

#368 Network 神經網路 · D7

模仿生物神經元疊起來

💡 比喻多層計算單元

#367 演算法 · D6

找頻繁項集 + 規則

💡 比喻啤酒尿布找關聯

#366 局部離群因子 · D6

看局部密度比鄰居稀疏

💡 比喻跟鄰居比稀疏度

#371 反向傳播 · D7

用連鎖律算梯度更新

💡 比喻從錯誤回推修

#370 多層感知器 · D7

全連接前饋網路

💡 比喻標準神經網路

#369 感知器 · D7

最早的神經元模型

💡 比喻一個神經元

D7 · 科目三機器學習

激活函數

Activation

#372

D7 · 科目三機器學習

ReLU

#373

D7 · 科目三機器學習

Tanh

#374

D7 · 科目三機器學習

LeakyReLU

#375

D7 · 科目三機器學習

編碼解碼器

Encoder-Decoder

#376

D7 · 科目三機器學習

Transformer

#377

D7 · 科目三機器學習

Q/K/V

#378

D7 · 科目三機器學習

前饋網路

FFN

#379

D7 · 科目三機器學習

Connection

Residual

#380

#374 Tanh · D7

(-1,1) 範圍激活

💡 比喻Sigmoid 加強

#373 ReLU · D7

max(0, x),最常用

💡 比喻負的歸零

#372 激活函數 · D7

引入非線性

💡 比喻神經元開關

#377 Transformer · D7

Self-Attention + 並行架構

💡 比喻DL 革命

#376 編碼解碼器 · D7

壓縮再生成的兩段架構

💡 比喻壓再放

#375 LeakyReLU · D7

負區也給小斜率

💡 比喻不會死亡

#380 Connection · D7

跳線連接

💡 比喻跳級保訊號

#379 前饋網路 · D7

Transformer 中的全連接層

💡 比喻後處理器

#378 Q/K/V · D7

Query/Key/Value 三角色

💡 比喻提問/鑰匙/答案

D7 · 科目三機器學習

Normalization

Layer

#381

D7 · 科目三機器學習

Tokenization

#382

D7 · 科目三機器學習

/ GPT / T5 / ViT

BERT

#383

D7 · 科目三機器學習

Distillation 知識蒸餾

Knowledge

#384

D7 · 科目三機器學習

量化

Quantization

#385

D7 · 科目三機器學習

量化感知訓練

QAT

#386

D7 · 科目三機器學習

剪枝

Pruning

#387

D7 · 科目三機器學習

Precision 混合精度

Mixed

#388

D8 · 科目三機器學習

Hold-out

#389

#383 / GPT / T5 / ViT · D7

主流 Transformer 變體

💡 比喻應用全光譜

#382 Tokenization · D7

切詞為模型輸入單位

💡 比喻切 token

#381 Normalization · D7

層內歸一化

💡 比喻穩定 Transformer

#386 量化感知訓練 · D7

訓練時即模擬量化

💡 比喻預習量化

#385 量化 · D7

FP32 → INT8

💡 比喻數值降精度

#384 Distillation 知識蒸餾 · D7

大模型教小模型

💡 比喻老師教學生

#389 Hold-out · D8

切訓練 / 驗證 / 測試

💡 比喻一刀切

#388 Precision 混合精度 · D7

FP16 + FP32 訓練

💡 比喻雙精度加速

#387 剪枝 · D7

砍掉小權重連結

💡 比喻修身減肥

D8 · 科目三機器學習

CV

K-fold

#390

D8 · 科目三機器學習

K-fold

Stratified

#391

D8 · 科目三機器學習

留一交叉驗證

LOOCV

#392

D8 · 科目三機器學習

LOOCV

Stratified

#393

D8 · 科目三機器學習

Series CV

Time

#394

D8 · 科目三機器學習

Window

Rolling

#395

D8 · 科目三機器學習

Bootstrap

#396

D8 · 科目三機器學習

超參數

Hyperparameter

#397

D8 · 科目三機器學習

Search 網格搜尋

Grid

#398

#392 留一交叉驗證 · D8

每次留一筆驗證

💡 比喻一個一個試

#391 K-fold · D8

維持類別比例的 K-fold

💡 比喻比例切

#390 CV · D8

切 K 份輪流驗證

💡 比喻輪流當評審

#395 Window · D8

滑動視窗驗證

💡 比喻視窗向前滑

#394 Series CV · D8

訓練只能看過去

💡 比喻不能偷看未來

#393 LOOCV · D8

留一 + 維持比例

💡 比喻小資料不平衡用

#398 Search 網格搜尋 · D8

全組合測試

💡 比喻地毯式搜尋

#397 超參數 · D8

訓練前要設定的參數

💡 比喻出廠調節旋鈕

#396 Bootstrap · D8

有放回抽樣評估

💡 比喻抽多次再平均

D8 · 科目三機器學習

Search 隨機搜尋

Random

#399

D8 · 科目三機器學習

Optimization

Bayesian

#400

D8 · 科目三機器學習

AutoML

#401

D8 · 科目三機器學習

SMOTE

#402

D8 · 科目三機器學習

欠採樣

Undersampling

#403

D8 · 科目三機器學習

Weight 類別權重

Class

#404

D8 · 科目三機器學習

Loss

Focal

#405

D9 · 科目三機器學習

Bias 抽樣偏差

Sampling

#406

D9 · 科目三機器學習

Bias 特徵偏差

Feature

#407

#401 AutoML · D8

自動化模型選擇與調校

💡 比喻模型懶人包

#400 Optimization · D8

動態調整搜尋方向

💡 比喻越測越聰明

#399 Search 隨機搜尋 · D8

隨機抽組合測試

💡 比喻高維更有效率

#404 Weight 類別權重 · D8

給少數類更高權重

💡 比喻重視少數

#403 欠採樣 · D8

砍多數類

💡 比喻平衡資料簡單法

#402 SMOTE · D8

合成少數類樣本

💡 比喻造假平衡資料

#407 Bias 特徵偏差 · D9

變數與敏感屬性高度相關

💡 比喻代理特徵

#406 Bias 抽樣偏差 · D9

訓練樣本不代表整體

💡 比喻只訪老顧客

#405 Loss · D8

強調難分類樣本的損失

💡 比喻專心學難題

D9 · 科目三機器學習

Bias 標籤偏差

Label

#408

D9 · 科目三機器學習

Parity 群體平等

Demographic

#409

D9 · 科目三機器學習

Opportunity 機會平等

Equal

#410

D9 · 科目三機器學習

Odds

Equalized

#411

D9 · 科目三機器學習

Debiasing 對抗去偏

Adversarial

#412

D9 · 科目三機器學習

結果校準

Calibration

#413

D9 · 科目三機器學習

Adjustment 門檻調整

Threshold

#414

D9 · 科目三機器學習

/ Fairlearn

AIF360

#415

E9 · 高頻陷阱詞

Standardization

#416

#410 Opportunity 機會平等 · D9

真正例的 TPR 各群相等

💡 比喻該過的都過

#409 Parity 群體平等 · D9

各群體獲正向預測比例相等

💡 比喻結果公平

#408 Bias 標籤偏差 · D9

人工標註帶主觀偏見

💡 比喻標註者偏心

#413 結果校準 · D9

各群體分數重新對齊

💡 比喻調整分數含意

#412 Debiasing 對抗去偏 · D9

訓練時阻止學敏感屬性

💡 比喻抗偏訓練

#411 Odds · D9

TPR + FPR 都相等

💡 比喻雙指標公平

#416 Standardization · E9

⚠️ 易誤陷阱:「會壓到 [0,1]」是錯的

✅ 正解那是 Min-Max;Z-score 均值 0 SD 1

#415 / Fairlearn · D9

兩大公平性工具

💡 比喻IBM / 微軟出品

#414 Adjustment 門檻調整 · D9

各群分類門檻不同

💡 比喻對症調門檻

E9 · 高頻陷阱詞

Encoding

Label

#417

E9 · 高頻陷阱詞

Accuracy

#418

E9 · 高頻陷阱詞

LDA

降維

#419

E9 · 高頻陷阱詞

t-SNE

#420

E9 · 高頻陷阱詞

ICA

#421

E9 · 高頻陷阱詞

Autoencoder

#422

E9 · 高頻陷阱詞

NMF

#423

E9 · 高頻陷阱詞

生成式模型

#424

E9 · 高頻陷阱詞

動量

Adam

#425

#419 LDA · E9

⚠️ 易誤陷阱:「不需標籤」是錯的

✅ 正解LDA 是唯一監督式降維

#418 Accuracy · E9

⚠️ 易誤陷阱:「不平衡資料用 Accuracy」是錯的

✅ 正解用 F1 / Recall / ROC-AUC

#417 Encoding · E9

⚠️ 易誤陷阱:「無序類別也可用」是錯的

✅ 正解會引入虛假順序,用 One-hot

#422 Autoencoder · E9

⚠️ 易誤陷阱:「一定線性」是錯的

✅ 正解通常做非線性降維

#421 ICA · E9

⚠️ 易誤陷阱:「找最大變異」是錯的

✅ 正解找的是統計獨立成分

#420 t-SNE · E9

⚠️ 易誤陷阱:「適合建模前處理」是錯的

✅ 正解主要用於視覺化

#425 動量 · E9

⚠️ 易誤陷阱:「Adam 沒有動量」是錯的

✅ 正解Adam「內建」動量 + RMSprop

#424 生成式模型 · E9

⚠️ 易誤陷阱:「信用評分卡標準步驟」是錯的

✅ 正解不屬於傳統評分卡流程

#423 NMF · E9

⚠️ 易誤陷阱:「任意正負皆可」是錯的

✅ 正解只處理非負資料

E9 · 高頻陷阱詞

過擬合對策

#426

E9 · 高頻陷阱詞

> α

p

#427

E9 · 高頻陷阱詞

> 1

Lift

#428

E9 · 高頻陷阱詞

上鬚

箱形圖

#429

E9 · 高頻陷阱詞

CLT

#430

E9 · 高頻陷阱詞

前處理

PCA

#431

E9 · 高頻陷阱詞

二項常態近似

#432

E9 · 高頻陷阱詞

同態加密

#433

E9 · 高頻陷阱詞

聯邦學習

#434

#428 > 1 · E9

⚠️ 易誤陷阱:「無關」是錯的

✅ 正解是「正向關聯」

#427 > α · E9

⚠️ 易誤陷阱:「H₀ 為真」是錯的

✅ 正解只是「無法拒絕」

#426 過擬合對策 · E9

⚠️ 易誤陷阱:「擴增特徵」是錯的

✅ 正解反而提升複雜度

#431 前處理 · E9

⚠️ 易誤陷阱:「不需標準化」是錯的

✅ 正解否則大尺度欄位主導

#430 CLT · E9

⚠️ 易誤陷阱:「資料本身會變常態」是錯的

✅ 正解是「樣本均值」會趨常態

#429 上鬚 · E9

⚠️ 易誤陷阱:「等於最大值」是錯的

✅ 正解只是不含離群值的最大

#434 聯邦學習 · E9

⚠️ 易誤陷阱:「集中資料訓練」是錯的

✅ 正解資料不離開本地

#433 同態加密 · E9

⚠️ 易誤陷阱:「需先解密才能算」是錯的

✅ 正解加密狀態下可直接運算

#432 二項常態近似 · E9

⚠️ 易誤陷阱:「樣本大就行」是錯的

✅ 正解需 np>5 且 n(1−p)>5

E9 · 高頻陷阱詞

防火牆

#435

E9 · 高頻陷阱詞

DBSCAN

#436

E9 · 高頻陷阱詞

RNN

#437

E9 · 高頻陷阱詞

Multi-head

#438

E9 · 高頻陷阱詞

移除敏感欄位

#439

E9 · 高頻陷阱詞

+ 同時調超參

K-fold

#440

E9 · 高頻陷阱詞

線性激活函數

#441

E9 · 高頻陷阱詞

vs Precision

Recall

#442

E9 · 高頻陷阱詞

Confidence

Lift

#443

#437 RNN · E9

⚠️ 易誤陷阱:「平行處理」是錯的

✅ 正解必須序列依時序

#436 DBSCAN · E9

⚠️ 易誤陷阱:「需指定 K」是錯的

✅ 正解用 ε + MinPts

#435 防火牆 · E9

⚠️ 易誤陷阱:「對抗對抗樣本」是錯的

✅ 正解對抗攻擊需 Adversarial Training

#440 + 同時調超參 · E9

⚠️ 易誤陷阱:「結果可信」是錯的

✅ 正解會資料洩漏導致樂觀偏差

#439 移除敏感欄位 · E9

⚠️ 易誤陷阱:「就能消除偏見」是錯的

✅ 正解代理變數仍會重建偏見

#438 Multi-head · E9

⚠️ 易誤陷阱:「為了省參數」是錯的

✅ 正解為了多子空間關聯

#443 Confidence · E9

⚠️ 易誤陷阱:「Confidence 高就有用」未必

✅ 正解需配合 Lift > 1

#442 vs Precision · E9

⚠️ 易誤陷阱:「Recall 高就是好」是錯的

✅ 正解看任務,漏判代價高才重

#441 線性激活函數 · E9

⚠️ 易誤陷阱:「多層更強」是錯的

✅ 正解多層線性 = 單層線性

E9 · 高頻陷阱詞

XGBoost

#444

E9 · 高頻陷阱詞

Hard-coding

#445

#445 Hard-coding · E9

⚠️ 易誤陷阱:「等於 ML」是錯的

✅ 正解寫死規則 vs 從資料學

#444 XGBoost · E9

⚠️ 易誤陷阱:「等於 Random Forest」是錯的

✅ 正解RF=Bagging;XGB=Boosting

📇 IPAS AI 中級雙面圖文閃卡

📋 列印與裁切操作

📇 IPAS AI 中級 雙面圖文閃卡

📋 列印與裁切操作

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