iPAS 考題解析
某農場收集了大量作物葉片影像，但只有 30% 的影像有病害類別標註，其餘 70% 的影像沒有任何標籤。農場希望充分利用所有資料來訓練病害識別模型。這種情況最適合使用哪一種學習方法？
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
- 機器學習基本原理（L11301）
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「機器學習基本原理」，涵蓋模型訓練與泛化機制等核心知識點。 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
某農場收集了大量作物葉片影像，但只有 30% 的影像有病害類別標註，其餘 70% 的影像沒有任何標籤。農場希望充分利用所有資料來訓練病害識別模型。這種情況最適合使用哪一種學習方法？
- A. 半監督式學習（Semi-supervised Learning） ✓ 正確答案
- B. 監督式學習（Supervised Learning）
- C. 非監督式學習（Unsupervised Learning）
- D. 強化式學習（Reinforcement Learning）
詳細解析
正確答案：A. 半監督式學習（Semi-supervised Learning）
半監督式學習結合了少量有標籤資料和大量無標籤資料進行訓練，正適合此場景中 30% 有標註、70% 無標註的情況。它能比僅用有標籤資料的監督式學習取得更好的效果。
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. 半監督式學習（Semi-supervised Learning） （正確）
半監督式學習能同時利用有標籤和無標籤資料，最適合此場景（正確答案）。
B. 監督式學習（Supervised Learning） （不正確）
監督式學習只能使用有標籤的 30% 資料，浪費了 70% 的無標籤資料。
C. 非監督式學習（Unsupervised Learning） （不正確）
非監督式學習完全不使用標籤，會浪費已有的 30% 標註資料。
D. 強化式學習（Reinforcement Learning） （不正確）
強化式學習需要環境互動和獎勵機制，不適合影像分類任務。
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 ★★☆
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。
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。