iPAS 考題解析
下列何者不符合非監督式學習（Unsupervised Learning）的典型特徵？
初級 人工智慧基礎概論
難度：中等 ★★☆ 115 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
- 機器學習概念
- 能力指標
- 常見的機器學習模型（L11302）
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「機器學習概念」範疇， 對應的能力指標為「常見的機器學習模型」，涵蓋監督式、非監督式、半監督式、強化式、多模態、深度學習等核心知識點。 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
下列何者不符合非監督式學習（Unsupervised Learning）的典型特徵？
- A. 模型可依據資料中的特徵相似性進行自動分群
- B. 訓練過程中不需仰賴事先定義的標籤資料
- C. 常用於探索資料的潛在結構或隱含模式
- D. 模型主要學習輸入特徵與既定目標標記之間的對應關係 ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 模型主要學習輸入特徵與既定目標標記之間的對應關係
非監督式學習的特點是不使用標籤資料，透過資料本身的結構進行分群或降維等任務。學習輸入特徵與目標標記之間的對應關係是監督式學習的特徵，不屬於非監督式學習。
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. 模型可依據資料中的特徵相似性進行自動分群 （不正確）
自動分群（如 K-means）是非監督式學習的典型應用。
B. 訓練過程中不需仰賴事先定義的標籤資料 （不正確）
不需標籤資料是非監督式學習的核心定義特徵。
C. 常用於探索資料的潛在結構或隱含模式 （不正確）
探索潛在結構或隱含模式（如 PCA、關聯規則）是非監督式學習的常見用途。
D. 模型主要學習輸入特徵與既定目標標記之間的對應關係 （正確）
學習輸入與目標標記的對應關係是監督式學習的定義，不符合非監督式學習（正確答案）。
本題涉及的 AI 術語
深入理解以下術語，有助於掌握本題背後的核心概念，也能幫助你在遇到相似題目時更快判斷正確答案。
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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初級 人工智慧基礎概論 難度 ★★☆ 115 年
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初級 人工智慧基礎概論 難度 ★★☆ 115 年
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初級 人工智慧基礎概論 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 115 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。