iPAS 考題解析
在 MapReduce 計算框架中，關於 Map 和 Reduce 所負責處理資料的問題，下列敘述何者正確？
中級 機器學習技術與應用
難度：中等 ★★☆ 114 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 中級能力鑑定
- 考試科目
- 機器學習技術與應用
- 知識主題
- 機器學習基礎數學
- 能力指標
- 機率/統計之機器學習基礎應用（L23101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「機器學習技術與應用」科目中的「機器學習基礎數學」範疇， 對應的能力指標為「機率/統計之機器學習基礎應用」，涵蓋數據的數學分佈特性、變異解釋等核心知識點。 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
在 MapReduce 計算框架中，關於 Map 和 Reduce 所負責處理資料的問題，下列敘述何者正確？
- A. Map：一組資料映射成另一組資料；Reduce：統合與歸納資料 ✓ 正確答案
- B. Map：地圖式的搜索資料；Reduce：統合與歸納資料
- C. Map：一組資料映射成另一組資料；Reduce：過濾不符合的資料
- D. Map：一組資料映射成另一組資料；Reduce：生成更多的資料
詳細解析
正確答案：A. Map：一組資料映射成另一組資料；Reduce：統合與歸納資料
MapReduce 框架：Map 階段將輸入資料轉換（映射）為鍵值對（key-value pairs），即「一組資料映射成另一組資料」；Reduce 階段將相同 key 的資料統合歸納（如求和、計數），輸出最終結果。這是 Hadoop 等大數據框架的基礎。
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. Map：一組資料映射成另一組資料；Reduce：統合與歸納資料 （正確）
Map 映射資料，Reduce 統合歸納，此為正確描述。
B. Map：地圖式的搜索資料；Reduce：統合與歸納資料 （不正確）
Map 不是地圖式搜索，而是資料映射轉換。
C. Map：一組資料映射成另一組資料；Reduce：過濾不符合的資料 （不正確）
Reduce 是統合歸納，不是過濾。
D. Map：一組資料映射成另一組資料；Reduce：生成更多的資料 （不正確）
Reduce 是合併縮減，不是生成更多資料。
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。
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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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中級 機器學習技術與應用 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。 本題來自中級考試範圍，需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
開始準備 iPAS 考試
本題來自 114 年 AI 應用規劃師中級考試。 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。