AI 技術應用與規劃：139 題線上練習

某電商企業希望利用自然語言處理（NLP）技術，分析顧客在社群平台與商品評論中的文字內容，以即時掌握顧客對產品的滿意度變化。若採用情感分析（Sentiment Analysis）模型，其主要目的為何？

難度 ★★☆ 114 年考題

某跨國金融科技公司導入Transformer架構開發多語客服系統，以提升長篇金融文件的自動翻譯品質。下列何者為該模型能顯著改善翻譯準確度的主要原因？

難度 ★★☆ 114 年考題

某企業計畫應用BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型分析大量顧客意見，以強化客服自動回覆系統。在BERT的預訓練過程中，「遮罩語言模型（Masked Language Model, MLM）」的主要訓練策略為何？

難度 ★★☆ 114 年考題

在詞向量（Word Embedding）訓練方法中，GloVe（Global Vectors for Word Representation）與Word2Vec的主要差異為何？

難度 ★★☆ 114 年考題

某企業以詞頻-逆文件頻率（Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF）方法分析顧客意見內容，但發現模型在處理篇幅較長的回饋文本時，無法準確反映關鍵詞的重要性。下列何者為造成此現象的主要原因？

難度 ★★☆ 114 年考題

某企業嘗試以N-gram語言模型（N-gram Language Model）建立客服自動回覆系統，但發現模型生成的句子雖在片段上合理，卻缺乏整體語意連貫性。此問題最可能源自N-gram模型的哪一項限制？

難度 ★★☆ 114 年考題

下列何者為Kubernetes在AI模型部署與運行中的核心功能？

難度 ★★☆ 114 年考題

在企業導入的MLOps（Machine Learning Operations）流程中，Model Registry最常用於哪一個階段？

難度 ★★☆ 114 年考題

某電商平台開發的顧客流失預測模型在上線數月後，預測準確率明顯下降。專案團隊懷疑顧客行為模式改變，導致模型輸入特徵的分佈與原始訓練資料不同，出現典型的資料漂移（Data Drift）問題。為了偵測並確認資料分佈是否發生變化，下列哪一種作法最合適？

難度 ★★☆ 114 年考題

在一個同時包含連續型特徵與類別型特徵的資料集中，若希望透過適當的特徵工程流程來提升模型整體表現，下列哪一種作法最為合適？

難度 ★★☆ 114 年考題

某企業的AI模型已部署於線上服務環境中，用於即時預測顧客流失率。近期團隊注意到模型預測準確率逐漸下降，但系統運作正常且未出現錯誤訊息。經分析發現，近期輸入資料的分佈與模型訓練資料相比出現顯著偏移。若要在MLOps流程中主動偵測並預警此類問題，最應採用下列哪項措施？

難度 ★★☆ 114 年考題

Kubernetes 在 AI 系統部署中的核心功能為何？

難度 ★★★

當 Transformer 模型發生「注意力分布過於平均（Attention Collapse）」的情形時，導致模型無法有效聚焦於關鍵資訊，下列哪一項策略可有效改善此問題？

難度 ☆☆☆ 114 年考題

在使用生成對抗網路（GAN）進行人臉影像生成時，若出現「模式崩潰」（Mode Collapse）現象，下列哪一種方法最常被用來有效解決此問題？

難度 ☆☆☆ 114 年考題

在多模態 AI 模型訓練或推論過程中，遇到某一模態資料缺失（例如僅有影像資料但缺少文字說明），下列哪一種策略最有效維持模型效能？

難度 ☆☆☆ 114 年考題

某大型醫院即將部署一套輔助診斷的 AI 系統，為降低對臨床流程的衝擊，同時確保風險可控與回饋可收斂，應採取何種「漸進式部署」（Phased Rollout）策略最為合適？

難度 ☆☆☆ 114 年考題

進行影像分類任務時，研究團隊嘗試利用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）將輸入特徵從 1024 維降至 100 維，並將降維後的資料輸入支持向量機（Support Vector Machine，SVM）模型進行訓練。關於此作法，下列哪一項描述最為合理？

難度 ☆☆☆ 114 年考題

某企業的 AI 模型已部署於線上服務環境中，用於即時預測顧客流失機率。近期團隊注意到模型預測準確率逐漸下降，但系統運作正常且未出現錯誤訊息。經分析發現，近期輸入資料的分佈與模型訓練資料相比出現顯著偏移。若要在 MLOps 流程中主動偵測並預警此類問題，最應採用下列哪項措施？

難度 ☆☆☆ 114 年考題