關於監督式學習（Supervised Learning）與非監督式學習（Unsupervised Learning）的目標，下列敘述何者錯誤？ 1. 非監督式學習的核心在於發掘資料內在結構，例如分群、關聯規則與降維，而不依賴外部標籤。 2. 監督式學習的典型應用為分類與迴歸，通常不適合應用於異常偵測任務。 3. 非監督式學習若搭配少量標註資料，即會完全轉化為監督式學習。 4. 監督式學習仰賴已標註的資料集，透過最小化輸出與真實標籤之間的差距，學習輸入與目標之間的對應函數。 5. 所有監督式學習任務都必須要有大量完整標註資料，否則無法進行任何有效的模型訓練。 6. 非監督式學習不需要目標變數，僅透過輸入資料本身的特徵分布進行模式學習。
iPAS 考題解析
關於監督式學習（Supervised Learning）與非監督式學習（Unsupervised Learning）的目標，下列敘述何者錯誤？ 1. 非監督式學習的核心在於發掘資料內在結構，例如分群、關聯規則與降維，而不依賴外部標籤。 2. 監督式學習的典型應用為分類與迴歸，通常不適合應用於異常偵測任務。 3. 非監督式學習若搭配少量標註資料，即會完全轉化為監督式學習。 4. 監督式學習仰賴已標註的資料集，透過最小化輸出與真實標籤之間的差距，學習輸入與目標之間的對應函數。 5. 所有監督式學習任務都必須要有大量完整標註資料，否則無法進行任何有效的模型訓練。 6. 非監督式學習不需要目標變數，僅透過輸入資料本身的特徵分布進行模式學習。
- A. 3、5、6；
- B. 1、4、6；
- C. 2、4、6；
- D. 2、3、5 ✓ 正確答案
詳細解析
敘述 2 錯誤：監督式學習可以應用於異常偵測（如使用已標記的異常資料訓練分類器）。敘述 3 錯誤：搭配少量標註資料是半監督式學習，不會完全轉化為監督式學習。敘述 5 錯誤：監督式學習不一定需要大量資料，少量標註資料也能進行訓練（如 Few-shot Learning）。