iPAS 考題解析
某線上音樂平台希望根據用戶的聽歌與查詢行為,將用戶劃分為不同的類型。若事前沒有定義用戶類型,下列哪一種模型最適合用於此任務?
考試範圍定位
- 考試等級
- 中級能力鑑定
- 考試科目
- AI 技術應用與規劃
- 知識主題
- AI 相關技術應用
- 能力指標
- 自然語言處理技術與應用(L21101)
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「AI 技術應用與規劃」科目中的「AI 相關技術應用」範疇, 對應的能力指標為「自然語言處理技術與應用」,涵蓋NLP、文本分類、情感分析、NER、機器翻譯等核心知識點。 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
某線上音樂平台希望根據用戶的聽歌與查詢行為,將用戶劃分為不同的類型。若事前沒有定義用戶類型,下列哪一種模型最適合用於此任務?
- A. 邏輯迴歸(Logistic Regression)
- B. 決策樹(Decision Tree)
- C. 基於密度之含噪空間聚法(DBSCAN) ✓ 正確答案
- D. 線性迴歸(Linear Regression)
詳細解析
正確答案:C. 基於密度之含噪空間聚法(DBSCAN)
「沒有預定義類型」說明這是無監督學習的分群任務。DBSCAN 是密度型分群算法,能自動發現任意形狀的群集並識別噪聲點,適合用戶行為的分群。邏輯迴歸和決策樹是監督式分類模型(需要有標籤的訓練資料);線性迴歸預測連續數值。
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. 邏輯迴歸(Logistic Regression) (不正確)
邏輯迴歸是監督式分類,需要預定義類別標籤。
B. 決策樹(Decision Tree) (不正確)
決策樹是監督式學習,需要有標籤資料。
C. 基於密度之含噪空間聚法(DBSCAN) (正確)
沒有預定義類型,使用 DBSCAN 進行無監督分群,此為正確答案。
D. 線性迴歸(Linear Regression) (不正確)
線性迴歸預測連續數值,不適合分群任務。
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。
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。
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。 本題來自中級考試範圍,需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
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