iPAS 考題解析
某金融科技公司在利用歷史交易資料建立風險控管模型時，嘗試推估整體詐騙交易比例。近期發現，樣本間存在明顯的時間序列相關性，導致模型在實際偵測新交易時誤判率升高。若希望同時改善詐騙比例推估的準確性並提升模型的穩健性，下列哪一種做法最為合適？
初級 人工智慧基礎概論
難度：中等 ★★☆ 114 年考題
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
- 人工智慧概念
- 能力指標
- AI 的定義與分類（L11101）
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「人工智慧概念」範疇， 對應的能力指標為「AI 的定義與分類」，涵蓋AI 定義、弱 AI vs 強 AI vs 超 AI 分類、三大 AI 浪潮等核心知識點。 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
某金融科技公司在利用歷史交易資料建立風險控管模型時，嘗試推估整體詐騙交易比例。近期發現，樣本間存在明顯的時間序列相關性，導致模型在實際偵測新交易時誤判率升高。若希望同時改善詐騙比例推估的準確性並提升模型的穩健性，下列哪一種做法最為合適？
- A. 擴充樣本數量，以涵蓋更多潛在的詐騙型態，但維持既有的隨機抽樣方式不變；
- B. 採取時間序列敏感的抽樣策略，例如依據交易時間區間進行分層，以保存原始的時間結構特性； ✓ 正確答案
- C. 將資料完全隨機打散，以降低序列相關性對模型訓練造成的影響；
- D. 在模型評估時，針對相鄰時間區段進行誤差合併，以便使用整體估計方式修正詐騙比例
詳細解析
正確答案：B. 採取時間序列敏感的抽樣策略，例如依據交易時間區間進行分層，以保存原始的時間結構特性；
當資料存在時間序列相關性時，隨機抽樣會破壞時間結構，導致資料洩漏。採用時間序列敏感的分層抽樣策略，能保留資料的時間特性，使模型訓練和評估更接近真實情境，提升穩健性。
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. 擴充樣本數量，以涵蓋更多潛在的詐騙型態，但維持既有的隨機抽樣方式不變； （不正確）
單純增加樣本但維持隨機抽樣，無法解決時間序列相關性的問題。
B. 採取時間序列敏感的抽樣策略，例如依據交易時間區間進行分層，以保存原始的時間結構特性； （正確）
依據時間區間分層抽樣能保留時間結構，避免未來資料洩漏到訓練集，最合適。
C. 將資料完全隨機打散，以降低序列相關性對模型訓練造成的影響； （不正確）
完全隨機打散會破壞時間結構，可能導致訓練集包含未來資料，造成評估失準。
D. 在模型評估時，針對相鄰時間區段進行誤差合併，以便使用整體估計方式修正詐騙比例 （不正確）
合併相鄰時間區段的誤差是事後補救，無法從根本解決訓練階段的問題。
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。
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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 114 年 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。