iPAS 考題解析
下列哪一種優化演算法內建動量（Momentum）的設計機制？
中級 機器學習技術與應用
難度：基礎 ☆☆☆ 114 年考題
題目與選項
下列哪一種優化演算法內建動量（Momentum）的設計機制？
- A. SGD+Momentum
- B. Adam ✓ 正確答案
- C. RMSProp
- D. Adagrad
詳細解析
正確答案：B. Adam
四個選項中，Adam（Adaptive Moment Estimation）在演算法設計上內建了動量機制：Adam 同時維護梯度的一階矩（動量，m）和二階矩（速度，v），其中一階矩就是動量機制的核心，而不只是像 SGD+Momentum 那樣把動量「附加」在標準 SGD 之外。
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。
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（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）的主要技術改進？
中級 機器學習技術與應用 難度 ☆☆☆ 114 年
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佈極不平衡，團隊希望在有限資料下，仍能準確評估模型在不同資料上的表現穩定性，同時避免訓練資料被過度切分而影響模型效能。若團隊希望在有限樣本下，同時兼顧資料的利用率及各類別在驗證折中的比例一致性，最適合採用下列哪一種交叉驗證方法？
中級 機器學習技術與應用 難度 ☆☆☆ 114 年
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方法檢驗模型對未觀察資料的適應能力與泛化效果。下列哪一種方法最適合用於此目的？
中級 機器學習技術與應用 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。