iPAS 考題解析
關於監督式學習（Supervised Learning）與非監督式學習（Unsupervised Learning）的目標，下列敘述何者錯誤？ 1.非監督式學習的核心在於發掘資料內在結構，例如分群、關聯規則與降維，而不依賴外部標籤。 2.監督式學習的典型應用為分類與迴歸，通常不適合應用於異常偵測任務。 3.非監督式學習若搭配少量標註資料，即會完全轉化為監督式學習。 4.監督式學習仰賴已標註的資料集，透過最小化輸出與真實標籤之間的差距，學習輸入與目標之間的對應函數。 5.所有監督式學習任務都必須要有大量完整標註資料，否則無法進行任何有效的模型訓練。 6.非監督式學習不需要目標變數，僅透過輸入資料本身的特徵分布進行模式學習。
初級 人工智慧基礎概論
難度：進階 ★★★
考試範圍定位
- 考試等級
- 初級能力鑑定
- 考試科目
- 人工智慧基礎概論
- 知識主題
- 機器學習概念
- 能力指標
- 常見的機器學習模型（L11302）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「人工智慧基礎概論」科目中的「機器學習概念」範疇， 對應的能力指標為「常見的機器學習模型」，涵蓋監督式、非監督式、半監督式、強化式、多模態、深度學習等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
關於監督式學習（Supervised Learning）與非監督式學習（Unsupervised Learning）的目標，下列敘述何者錯誤？ 1.非監督式學習的核心在於發掘資料內在結構，例如分群、關聯規則與降維，而不依賴外部標籤。 2.監督式學習的典型應用為分類與迴歸，通常不適合應用於異常偵測任務。 3.非監督式學習若搭配少量標註資料，即會完全轉化為監督式學習。 4.監督式學習仰賴已標註的資料集，透過最小化輸出與真實標籤之間的差距，學習輸入與目標之間的對應函數。 5.所有監督式學習任務都必須要有大量完整標註資料，否則無法進行任何有效的模型訓練。 6.非監督式學習不需要目標變數，僅透過輸入資料本身的特徵分布進行模式學習。
- A. 3、5、6；
- B. 1、4、6；
- C. 2、4、6；
- D. 2、3、5 ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 2、3、5
敘述 2（監督式學習（Supervised Learning）不適合異常偵測（Anomaly Detection））、3（加少量標註就完全變監督式）、5（必須大量標註才能訓練）都是錯誤的。監督式學習可用於異常偵測，半監督學習（Semi-supervised Learning）不等於完全的監督式學習。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. 3、5、6； （不正確）
選項包含敘述 3、5、6，但敘述 6 是正確的（非監督式學習（Supervised Learning）不需目標變數）
B. 1、4、6； （不正確）
選項包含敘述 1、4、6，但這三個都是正確的敘述
C. 2、4、6； （不正確）
選項包含敘述 2、4、6，但敘述 4 和 6 是正確的
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。
進階題備考建議
- ▶ 本題屬於進階難度，涉及技術原理的深入理解或跨領域整合應用，需要紮實的基礎。
- ▶ 進階題通常需要你綜合多個知識點才能判斷，建議建立知識圖譜，把相關概念串聯起來。
- ▶ 如果這題答錯了，建議回頭複習相關的基礎概念，確保每一層知識都沒有漏洞。
- ▶ 中級考試的進階題佔比較高，建議先把初級範圍的基礎打穩，再挑戰中級進階題。
同主題考題練習
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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。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 iPAS AI 應用規劃師初級考試。 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。