中級知識主題 L213

AI 技術應用與系統部署：10 題線上練習

「AI 技術應用與系統部署」是 iPAS AI 應用規劃師中級「AI 技術應用與規劃」科目下的知識主題（代號 L213）。本頁收錄 10 題免費練習題，依能力指標分組，附逐題解析。

考試範圍定位

點任一題可查看完整題目、選項與逐題解析。題目依難度由基礎到進階排序。

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

同時包含連續型和類別型特徵時，最佳的特徵工程方法為何？

難度 ★★★

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

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 ★★★

MLOps 中 Model Registry 的主要用途為何？

難度 ★★★

偵測 Data Drift（資料漂移）的方法為何？

難度 ★★★

MLOps 中 Data Drift 偵測預警的最佳做法為何？

難度 ★★★★

先掌握以下術語的定義與應用情境，再回來刷題，正確率會明顯提升。

練完本考點的題目後，回到題庫總覽查看其他科目的題數分布，或直接進行完整模擬考驗證實力。還不確定弱點在哪，先做診斷測驗；想了解歷年出題趨勢與高頻考點，參考考古題與模擬測驗總整理。