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 10資料標籤 （Labeling）11機器學習 (Machine Learning)12絕對平均誤差 （Mean Absolute Error）13均方誤差 （Mean Square Error）14模型 （Model）15精確率 （Precision）16召回率 （Recall）17檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG)18判定係數 （R-Square）

 

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 10資料標籤 （Labeling）11機器學習 (Machine Learning)12絕對平均誤差 （Mean Absolute Error）13均方誤差 （Mean Square Error）14模型 （Model）15精確率 （Precision）16召回率 （Recall）17檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG)18判定係數 （R-Square）

 

10資料標籤 （Labeling）

資料標籤   是一種   幫原始資料  新增的   分類資訊，

資料標籤可以是   數字 或  文字，

目的  是  讓AI可以多一個  從中學習  的  分類。

舉例來說，目前有很多不同品種貓狗的體重資料，

若新增一個資料標籤  標註  該筆資料  是  貓或狗，

將有助於  AI   做體重預測時，能納入此變數   做為 考量。

11機器學習 (Machine Learning)

機器學習  是   讓電腦   從大量資料中  學習，然後自動做出  預測 或 決定。

舉例來說，就像教導小朋友認識貓和狗一樣，電腦  也能根據學到 的 資料

來辨識 新出現的貓和狗

12絕對平均誤差 （Mean Absolute Error）

衡量   模型預測結果  與  實際數據   之間   平均誤差大小  的數字，

通過將   每個誤差     取絕對值   後  取平均   來  計算，

計算出的  數值越小  表示  模型預測  越準確。

13均方誤差  （Mean Square Error） 

衡量   模型預測結果  與  實際數據 之間   平均誤差大小  的數字，

通過將   每個誤差平方  後  取平均  來計算，

計算出的  數值越小  表示模型預測  越準確。

14 模型 （Model）

模型是一種   用  來   簡化 和 模擬   真實世界 的 工具。在機器學習中，模型是

透過   分析大量資料  建立起來的  數學公式，

這個公式可以用來   進行預測  或  做出決定。

15 精確率  （Precision）

在評估   機器學習表現  的  混淆矩陣  中，在預測結果  為正    樣本之中，

有多少比例 實際上為  正樣本。

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，如果模型辨識出有10張狗的照片，而實際上這10

張照片中，只有8張真的是狗，另外兩張是貓，則精確率是80%。

16召回率  （Recall）

在評估  機器學習表現 的 混淆矩陣 中，真陽性  在  所有實際陽性中 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，而實際上狗的照片在資料集中

有20張，則召回率是50%。

17檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG)

透過  結合   資訊檢索  和 文本生成  的  技術，利用外部知識庫  來提高回答的

準確性 和 資訊量，常用於  應對   大型語言模型  的  幻覺問題。

18判定係數 （R-Square）

計算出數值  表示   模型 對  數據變化  的  解釋程度，數值範圍從0到1，

數字越接近1，表示  模型預測   越準確。