模型選擇 (Model selection)
模型選擇是機器學習和人工智慧領域中，從多個備選模型或演算法中挑選最適合特定問題和數據集的過程。它是模型開發流程中關鍵的步驟，決定了最終系統的性能和穩定性。合理的模型選擇能保證模型在未見數據上的泛化能力，避免過擬合或欠擬合問題，實現最佳的預測效果。
查看AI術語
模型評估 (Model evaluation)
模型評估是指對已訓練好的人工智慧（AI）或機器學習模型進行系統性的測試與分析，以量化模型在解決特定問題上表現的過程。評估的目的是判斷模型的準確性、有效性和可靠性，幫助決策者了解模型是否達成設計目標，並提供優化改進的依據。良好的模型評估是保障人工智慧系統在實際應用中穩定運行和產生準確結果的關鍵。
查看AI術語
模型部署 (Model deployment)
模型部署是將已訓練好的人工智慧（AI）模型，正式應用於實際生產環境或商業系統中的過程。簡單而言，模型部署就是將理論階段完成的模型，轉換成能夠在目標硬體設備或雲端平台上高效運行的形式，讓模型能夠持續接受实际數據輸入並產生智能決策或預測。模型部署是AI應用從研發到落地過程中的關鍵環節，決定了AI技術的實際價值體現。
查看AI術語
AI模型 (AI Model)
AI模型是人工智慧系統中的核心組件，指的是通過數據訓練，能夠識別特定模式、做出決策或預測的數學模型或算法。簡言之，AI模型是一組數學函數和規則的集合，它將輸入的數據轉換為有意義的輸出結果，實現計算機自主完成某種智能任務的能力。無需每次都由人類明確指示，模型能憑藉訓練中學到的知識，自主處理輸入並產生反應。
查看AI術語
馬爾可夫決策過程 (Markov decision process)
馬爾可夫決策過程是數學和計算機科學領域中用來描述在不確定和動態環境下決策問題的理論框架。它結合了馬爾可夫鏈的隨機狀態轉移特性與決策者（代理人）對行動的控制能力，形成一套可用於最佳策略求解的形式化模型。馬爾可夫決策過程是強化學習等智能決策算法的理論基礎，廣泛應用於機器人導航、自動駕駛、經濟學、資源管理等領域。
查看AI術語