iPAS AI 應用規劃師中級 114 年第二次 科三 機器學習技術與應用 考古題詳解

公告試題共 49 題，每一題都有正確答案與每個選項的解析。

1. 第 1 題某零售企業建立一個銷售預測模型，希望評估該模型在不同月份的新資料上，是否仍能維持穩定的預測表現。資料科學團隊計畫利用統計…
2. 第 2 題在建立迴歸或分類模型時，若希望避免模型過度擬合（Overfitting），可透過加入正則化項以限制模型的複雜度。其中，L…
3. 第 3 題在訓練非線性模型時，若目標函數為非凸函數（Non-convex Function），演算法在參數更新過程中可能出現多個極…
4. 第 4 題在執行DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications w…
5. 第 5 題某智慧製造公司開發一套影像辨識系統，用於自動檢測生產線上的瑕疵產品。系統採用卷積神經網路（Convolutional N…
6. 第 6 題某智慧城市團隊開發一套交通監控系統，用於即時辨識路口監視器影像中的車輛與行人。團隊比較後發現，卷積神經網路（Convol…
7. 第 7 題下列哪一種應用最適合採用長短期記憶網路（Long Short-Term Memory, LSTM）模型？
8. 第 8 題資訊增益（Information Gain）常用於衡量特徵對分類結果的不確定性貢獻程度，並據以進行特徵選擇。此方法主要應…
9. 第 9 題在建構以距離為基礎的機器學習模型（如KNN、SVM）時，下列哪一項資料前處理方式最為關鍵？
10. 第 10 題下列哪一種應用情境最適合導入AutoML，以提升模型開發效率？
11. 第 11 題相較於Grid Search，Random Search在超參數調整上具備哪一項主要優勢？
12. 第 12 題某智慧製造公司開發一套設備故障預測系統，利用感測器資料訓練深度神經網路（Deep Neural Network, DNN…
13. 第 13 題標籤偏差(Label Bias)通常是因為什麼原因造成？
14. 第 14 題下列哪一種AI應用情境中，模型的可解釋性（Explainability）最為關鍵？
15. 第 15 題在線性迴歸模型中，若R²值為0.85，其意義為何？
16. 第 16 題在二元分類問題中，若精確率（Precision）為0.8，召回率（Recall）為0.6，則F1分數（F1 Score）…
17. 第 17 題下列哪一種優化演算法內建動量（Momentum）的設計機制？
18. 第 18 題下列何者最能同時反映XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）相較於傳統梯度提升決策樹（Gra…
19. 第 19 題某醫療機構開發疾病早期偵測模型，正樣本（確診病例）僅佔3%。在模型訓練與評估過程中，下列哪一種作法最不適合用於提升對少數…
20. 第 20 題某電子商務公司為開發商品評論情感分析模型，希望模型能捕捉評論中不同特徵之間的關聯影響，例如「商品價格」與「顧客滿意度」的…
21. 第 21 題某語音辨識系統開發團隊採用Transformer架構，為了讓模型能同時理解語音片段中的發音特徵、語速變化與語意脈絡等多層…
22. 第 22 題某電商平台希望預測顧客是否會購買特定商品。系統蒐集顧客的瀏覽紀錄、停留時間、商品類別偏好與過去購買行為，並以此推估「在觀…
23. 第 23 題一家再生能源公司希望預測未來三個月太陽能發電量的波動範圍。由於氣候條件具有高度隨機性，且輸入變數（如日照時數、雲量、溫度…
24. 第 24 題某房地產公司利用多元迴歸模型（Multiple Regression Model）預測房價，並繪製殘差圖（Residua…
25. 第 25 題某金融機構正在建立傳統信用評分卡模型，採用邏輯迴歸（Logistic Regression）作為建模方法，並依循監理機關…
26. 第 26 題在防止監督式學習模型過擬合（Overfitting）時，下列哪一種策略不屬於降低模型複雜度或限制學習能力的作法？
27. 第 27 題某智慧製造團隊在開發瑕疵影像檢測模型時，發現使用線性激活函數（Activation Function）後，模型的訓練準確…
28. 第 28 題一家零售電商公司希望建立顧客流失預測模型，用以判斷哪些會員可能在三個月內不再消費。團隊以去年會員資料進行訓練，並僅採用「…
29. 第 29 題在工業設備故障預測專案中，模型訓練與超參數調整均依賴於一段歷史數據作為驗證集。然而，隨著設備運行環境與工況條件的變化，原…
30. 第 30 題某情感分析模型在英文資料集上取得macro F1-score = 0.91。當該模型部署於西班牙文資料集時，F1-sco…
31. 第 31 題某能源公司利用歷史氣象與用電資料，開發長期電力需求預測模型，採用深度神經網路架構進行訓練。在訓練過程中，模型在訓練集上的…
32. 第 32 題某電信公司開發客戶流失預測模型，使用大量顧客行為特徵，例如通話時長、上網頻率、帳單金額、客服聯絡次數等。在訓練過程中，團…
33. 第 33 題某資料科學團隊正在開發一個客戶相似度比對系統，用於計算所有客戶之間的相似度分數。若系統需逐一比對每一位客戶與其他所有客戶…
34. 第 34 題某醫療人工智慧團隊正在開發心臟病風險預測模型，資料量僅有150筆，其中陽性個案不到8%。由於樣本數稀少且類別分布極不平衡…
35. 第 35 題某公司針對製程感測器資料進行主成分分析（PCA），經標準化與協方差矩陣分解後，得到三個主成分的特徵值如下：λ1=6.0,…
36. 第 36 題某銀行計畫與多家合作機構共同訓練一個AI信用風險預測模型，為避免客戶交易資料在傳輸與運算過程中外洩，技術團隊評估使用同態…
37. 第 37 題某跨銀行風控平台希望整合多家銀行的用戶行為資料，用於訓練信用風險預測模型。由於競爭與法規限制，各銀行僅願意提供加密後資料…
38. 第 38 題附圖程式碼所計算的是哪一類型的評估指標？
39. 第 39 題附圖程式碼實現的是哪一種正則化技術？
40. 第 40 題依據附圖程式碼進行資料處理，下列何者正確？
41. 第 41 題考慮擲出骰子並採用Monte Carlo方法估算條件機率，參考附圖程式碼。 事件A：擲出偶數 事件B：擲出大於3 請問下…
42. 第 42 題在深度神經網路中，不同層的參數量（parameter count）差異極大。有些層雖然數量少但計算量大，有些則相反。了解…
43. 第 43 題在神經網路中，了解各層的運算量分佈，有助於模型壓縮與硬體加速的策略設計。請問在VGG16中，下列何者運算量(FLOPs)…
44. 第 44 題VGG16層數深且結構規則，由多層卷積、池化及全連接層組成。了解各層的輸入/輸出維度、參數量及記憶體需求，有助於掌握CN…
45. 第 46 題假設研究人員已將含有雜訊的手寫數字影像存放在變數noisy中。部分資料經視覺化後的外觀如下：他們嘗試使用PCA進行降噪，…
46. 第 47 題研究人員在對digits資料集進行分類時，決定使用KNN並搭配交叉驗證來評估模型準確率。他們撰寫了四組不同的程式碼來進行…
47. 第 48 題參考下圖程式碼，下列何者正確？ A：X_train -= X_train.mean(axis=0)將每個訓練集特徵的平均…
48. 第 49 題參考下圖執行結果，下列何者正確？
49. 第 50 題參考下圖執行結果，下列何者正確？ A：空格1須填入"b-" B：空格2須填入"b--" C：空格1須填入"r-" D：空…