iPAS 考題解析
某電信公司希望建立一個模型來預測顧客是否即將流失，並進一步模擬不同促銷或服務策略下顧客的行為變化，以生成多樣化的虛擬樣本資料進行A/B測試與行銷策略評估。若要同時兼顧預測與資料生成的需求，最適合採用下列哪一種方法？
中級 人工智慧技術應用與規劃
難度：中等 ★★☆ 114 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 中級能力鑑定
- 考試科目
- AI 技術應用與規劃
- 知識主題
- AI 相關技術應用
- 能力指標
- 自然語言處理技術與應用（L21101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「AI 技術應用與規劃」科目中的「AI 相關技術應用」範疇， 對應的能力指標為「自然語言處理技術與應用」，涵蓋NLP、文本分類、情感分析、NER、機器翻譯等核心知識點。 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
某電信公司希望建立一個模型來預測顧客是否即將流失，並進一步模擬不同促銷或服務策略下顧客的行為變化，以生成多樣化的虛擬樣本資料進行A/B測試與行銷策略評估。若要同時兼顧預測與資料生成的需求，最適合採用下列哪一種方法？
- A. 使用傳統隨機森林（Random Forest）
- B. 使用邏輯迴歸（Logistic Regression）模型
- C. 使用變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）或生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN） ✓ 正確答案
- D. 使用強化學習代理（Reinforcement Learning Agent）
詳細解析
正確答案：C. 使用變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）或生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN）
VAE和GAN都是生成式模型，能夠學習資料的潛在分佈並生成新的合成樣本。用於模擬不同策略情境下的顧客行為，生成多樣化的虛擬樣本用於A/B測試，同時可結合分類頭進行流失預測，同時滿足預測與生成兩種需求。
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. 使用傳統隨機森林（Random Forest） （不正確）
隨機森林是強大的分類器，但不具備生成新樣本的能力。
B. 使用邏輯迴歸（Logistic Regression）模型 （不正確）
邏輯迴歸是線性分類器，不具備生成虛擬樣本的能力。
C. 使用變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）或生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN） （正確）
VAE/GAN兼具學習資料分佈和生成新樣本的能力，能同時滿足預測與資料生成的雙重需求。
D. 使用強化學習代理（Reinforcement Learning Agent） （不正確）
強化學習代理適合序列決策問題，不適合此類預測加生成的靜態資料需求。
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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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。