iPAS AI 應用規劃師題庫・初級・L11 人工智慧基礎概論

iPAS 考題解析下列哪一項應用情境與機器學習類型搭配正確？

來源標記：iPAS 114年第四次 AI應用規劃師初級能力鑑定（114 年）

你的作答

正確答案：D. 在股票市場資料中，輸入歷史股價序列，嘗試將未來可能走勢劃分成若干「上升型、盤整型、下降型」群組，無需使用任何標籤：非監督式學習（Unsupervised Learning）

選項 D 描述的是在無標籤的情況下將股價走勢自動分群，這正是非監督式學習的典型應用。不需要預先標記的資料，由演算法自動發現數據中的模式和群組。

A 在醫療影像資料中，僅有少部分影像有專家標註診斷，其餘大多數影像未標註，研究者結合已標註與未標註資料來建立模型：監督式學習（Supervised Learning）；錯誤選項

結合已標註與未標註資料的學習方式是半監督式學習（Semi-supervised Learning），不是純監督式學習。
B 在自駕車模擬環境中，模型透過試駕獲得「是否安全通過路口」的獎罰訊號，逐步調整決策策略：非監督式學習（Unsupervised Learning）；錯誤選項

透過獎懲訊號調整決策策略是強化式學習（Reinforcement Learning），不是非監督式學習。
C 在顧客購買紀錄中，利用已知的「顧客是否流失」標籤，訓練模型以預測新顧客未來是否會流失：強化式學習（Reinforcement Learning）；錯誤選項

利用已知標籤訓練預測模型是監督式學習（Supervised Learning），不是強化式學習。
D 在股票市場資料中，輸入歷史股價序列，嘗試將未來可能走勢劃分成若干「上升型、盤整型、下降型」群組，無需使用任何標籤：非監督式學習（Unsupervised Learning）正解

無需標籤將資料自動分成不同群組，正確對應非監督式學習的分群應用。

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