iPAS 考題解析
在醫療診斷 AI 系統中，若某模型在訓練資料中表現優異但臨床部署後診斷準確率下降，且醫師反映難以理解模型決策依據，下列哪項解決方案最能同時解決這兩個問題？
中級 機器學習技術與應用
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
- 機器學習技術與應用
- 知識主題
- 機器學習基礎數學
- 能力指標
- 機率/統計之機器學習基礎應用（L23101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「機器學習技術與應用」科目中的「機器學習基礎數學」範疇， 對應的能力指標為「機率/統計之機器學習基礎應用」，涵蓋數據的數學分佈特性、變異解釋等核心知識點。 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
在醫療診斷 AI 系統中，若某模型在訓練資料中表現優異但臨床部署後診斷準確率下降，且醫師反映難以理解模型決策依據，下列哪項解決方案最能同時解決這兩個問題？
- A. 增加訓練資料量並使用更複雜的深度學習模型
- B. 降低模型複雜度並使用所有可用特徵重新訓練
- C. 導入可解釋 AI（XAI）技術（如 SHAP、LIME）並針對臨床資料做領域適應訓練 ✓ 正確答案
- D. 僅使用單一決策樹模型以確保完全透明
詳細解析
正確答案：C. 導入可解釋 AI（XAI）技術（如 SHAP、LIME）並針對臨床資料做領域適應訓練
可解釋 AI（如 SHAP、LIME）能讓醫師理解模型決策依據（解決可解釋性問題），同時針對臨床資料的領域適應訓練（Domain Adaptation）能解決訓練到部署環境的分佈差異（解決性能下降問題）。
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. 增加訓練資料量並使用更複雜的深度學習模型 （不正確）
增加資料量可能有助於泛化，但無法解決可解釋性問題。
B. 降低模型複雜度並使用所有可用特徵重新訓練 （不正確）
降低複雜度不一定解決分佈差異，也不解決可解釋性。
C. 導入可解釋 AI（XAI）技術（如 SHAP、LIME）並針對臨床資料做領域適應訓練 （正確）
XAI + 領域適應訓練能同時解決可解釋性和分佈差異兩個問題，此為最佳方案。
D. 僅使用單一決策樹模型以確保完全透明 （不正確）
單一決策樹雖透明但性能往往不足，且仍未解決分佈差異問題。
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 機器學習技術與應用 難度 ★★★ 114 年
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中級 機器學習技術與應用 難度 ★★☆ 114 年
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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。