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。
某電商平台導入 AI 情感分析模型，用以自動偵測顧客評論中的負面情緒並觸發客服機制。然而，上線後發現模型在面對不同語言或族群書寫風格的評論時表現不一致，例如部分語氣強烈的正面評論被誤判為負面，而禮貌但含批評意圖的評論卻被判為中性。若從技術與資料治理的角度分析，下列哪一項描述不正確？
中級 人工智慧技術應用與規劃 難度 ☆☆☆ 114 年
某金融科技公司導入多任務學習架構，讓單一 Transformer 模型同時執行 OCR（Optical Character Recognition）後的文檔分類以及命名實體辨識（Named Entity Recognition，NER）任務，以協助自動歸檔與抽取關鍵金融資訊。在部署初期，團隊發現當模型的 NER 準確率（Accuracy）提升時，文檔分類準確率反而下降。若模型架構正確且資料品質良好，下列哪一項最可能是造成此現象的原因？
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。