iPAS 考題解析
Label Bias（標籤偏差）的主要原因為何？
中級 機器學習技術與應用
難度：進階 ★★★
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
- 機器學習治理
- 能力指標
- 演算法偏見與公平性（L23402）
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「機器學習治理」範疇， 對應的能力指標為「演算法偏見與公平性」，涵蓋識別資料或模型中潛在的偏誤來源與調整策略等核心知識點。 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
Label Bias（標籤偏差）的主要原因為何？
- A. 資料量過大
- B. 標記資料時帶有主觀偏見 ✓ 正確答案
- C. 模型結構不當
- D. 特徵數量過多
詳細解析
正確答案：B. 標記資料時帶有主觀偏見
Label Bias 是標註者在標記資料時帶入的主觀偏見。例如不同標註者對「正面情緒」的判斷標準不一致，導致標籤本身就不公平。
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. 資料量過大 （不正確）
資料量大小和標籤偏差無關
C. 模型結構不當 （不正確）
模型結構不當造成的是模型偏差，不是標籤偏差
D. 特徵數量過多 （不正確）
特徵數量多少和標籤偏差無關
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。
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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
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