iPAS 考題解析
進行影像分類任務時，研究團隊嘗試利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）將輸入特徵從 1024 維降至 100 維，並將降維後的資料輸入支持向量機（Support Vector Machine，SVM）模型進行訓練。關於此作法，下列哪一項描述最為合理？
中級 人工智慧技術應用與規劃
難度：基礎 ☆☆☆ 114 年考題
題目與選項
進行影像分類任務時，研究團隊嘗試利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）將輸入特徵從 1024 維降至 100 維，並將降維後的資料輸入支持向量機（Support Vector Machine，SVM）模型進行訓練。關於此作法，下列哪一項描述最為合理？
- A. PCA 保留的主成分必然能提升 SVM 的分類準確率
- B. 使用原始高維資料通常更能保留資訊，因此 PCA 沒有實際意義
- C. PCA 可讓 SVM 自動適用於非線性（Nonlinear）資料集
- D. 降維後可降低訓練時間並減少過擬合（Overfitting）風險 ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 降維後可降低訓練時間並減少過擬合（Overfitting）風險
PCA 降維的核心效益是兩件事同時發生：維度從 1024 降到 100，計算量大幅下降（訓練更快），同時去除冗餘雜訊（降低過擬合風險）。這是選項 D 的描述，是對 PCA 最合理的概括。
延伸學習
本題尚未連結特定術語，你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度，需要理解概念之間的關聯與應用情境，不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」，建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計，很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異，需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」，嘗試向別人解釋這道題的解題思路，能講清楚就代表真正理解了。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
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中級 人工智慧技術應用與規劃 難度 ☆☆☆ 114 年
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中級 人工智慧技術應用與規劃 難度 ☆☆☆ 114 年
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中級 人工智慧技術應用與規劃 難度 ☆☆☆ 114 年
iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自中級考試範圍，需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 114 年 AI 應用規劃師中級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。