iPAS 考題解析
某企業評估於不同業務場景導入機器學習技術。下列哪一項應用情境與機器學習類型的搭配最為適當？
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
某企業評估於不同業務場景導入機器學習技術。下列哪一項應用情境與機器學習類型的搭配最為適當？
- A. 在醫療影像分析中，同時運用少量已標註資料與大量未標註影像進行模型訓練：監督式學習（Supervised Learning）
- B. 在智慧推薦系統中，利用顧客是否點擊的歷史標籤資料預測未來偏好：非監督式學習（Unsupervised Learning）
- C. 在詐欺交易分析中，模型透過錯誤判斷所產生的損失作為回饋訊號，持續調整策略：監督式學習（Supervised Learning）
- D. 在股價資料分析中，將歷史價格變動模式劃分為若干趨勢型態，且未使用人工標註：非監督式學習（Unsupervised Learning） ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 在股價資料分析中，將歷史價格變動模式劃分為若干趨勢型態，且未使用人工標註：非監督式學習（Unsupervised Learning）
將歷史價格變動模式劃分為若干趨勢型態且未使用人工標註，這是典型的非監督式學習應用（如分群、模式發現），不需要標籤資料就能發現資料中的隱含結構。
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. 在醫療影像分析中，同時運用少量已標註資料與大量未標註影像進行模型訓練：監督式學習（Supervised Learning） （不正確）
同時使用標註和未標註資料應該是半監督式學習，不是純監督式學習，搭配不正確。
B. 在智慧推薦系統中，利用顧客是否點擊的歷史標籤資料預測未來偏好：非監督式學習（Unsupervised Learning） （不正確）
使用歷史標籤資料預測偏好是監督式學習，不是非監督式學習，搭配不正確。
C. 在詐欺交易分析中，模型透過錯誤判斷所產生的損失作為回饋訊號，持續調整策略：監督式學習（Supervised Learning） （不正確）
透過損失作為回饋調整策略更接近強化式學習的概念，不是純監督式學習。
D. 在股價資料分析中，將歷史價格變動模式劃分為若干趨勢型態，且未使用人工標註：非監督式學習（Unsupervised Learning） （正確）
未使用人工標註就劃分模式是典型的非監督式學習，搭配正確（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。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
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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
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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。