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愛寫字的工程師

科目一・1.3 機器學習概念

常見的機器學習模型

這個主題跨梯次共出現 20 題，依梯次列在下面。

  1. 114-4 科目一第 15 題某模型使用 K-近鄰演算法（KNN）進行分類，K 設為 3。一筆新的測試資料輸入後，與其最接近的 3 筆資料的類別如下：鄰近樣本 1：類別 A；鄰近樣本 2：類別 B；鄰近樣本 3：類別 A。請問模型會將這筆資料預測為哪一類別？
  2. 114-4 科目一第 16 題某團隊想採用循環神經網路（Recurrent Neural Network, RNN）建構長期氣候數據的預測模型，以下哪一項敘述最符合使用 RNN 可能會遇到的挑戰？
  3. 114-4 科目一第 18 題關於 Q-Learning 與 Deep Q-Learning，下列敘述何者最正確？
  4. 114-4 科目一第 20 題某醫院希望開發一個系統，根據患者的年齡、血壓與 BMI 等資訊，預測其罹患糖尿病的機率（0~1），並依據預測值是否超過 0.5 做出風險警示。下列哪一種模型最適合用於此分類任務？
  5. 114-4 科目一第 21 題某金融科技公司正開發一套違約風險預測系統，需大量處理不同客戶的財務特徵資料。考量到資料特徵數量眾多，且希望提升預測的穩定性與泛化能力，下列哪一種鑑別式 AI 模型最適合？
  6. 114-4 科目一第 22 題關於變分自編碼器（Variational Autoencoder, VAE）的運作流程，下列何者敘述最為正確？
  7. 114-4 科目一第 33 題在工業物聯網架構中，進行設備預測性維護（Predictive Maintenance）時，若面對異常事件發生頻率極低、樣本高度不平衡的時間序列資料，下列哪一種方法最能兼顧模型穩定性與異常偵測效能？
  8. 114-4 科目一第 44 題在機器學習中，「叢集（Clustering）」方法最典型的應用情境是下列何者？
  9. 115-1 科目一第 8 題某零售企業在建置機器學習模型預測顧客購買機率時，資料同時包含大量稀疏類別特徵與數值型特徵。團隊希望模型既能學習過去已出現的特徵組合規律，也能對未出現的特徵組合做出合理預測。下列哪一種模型架構最適合此類需求？
  10. 115-1 科目一第 9 題某影音串流平台建立神經網路模型，用於預測使用者最可能感興趣的影片類型。模型輸出層需將結果轉換為各類別的機率分佈，以便系統依機率高低推薦內容。下列哪一種函數最適合用於模型輸出層？
  11. 115-1 科目一第 22 題某製造業工廠規劃導入 AI 監控系統，持續分析設備感測數據（如溫度、震動與壓力）。系統需能在缺乏完整異常標註資料的情況下，辨識與一般運作型態顯著不同的狀態，並發出預警。在此需求下，下列何種技術較為適合？
  12. 115-1 科目一第 33 題某公車系統想預測各站點的到站時間，需要考慮歷史班次資料、即時路況、天氣等因素。由於路況變化複雜，傳統循環神經網路（Recurrent Neural Network, RNN）在建模時可能難以保留較早期的重要資訊。下列哪種架構最能解決這個問題？
  13. 115-1 科目一第 48 題某物流公司想導入 AI 以提升營運效率，評估不同資料型態與模型架構。下列哪一種應用情境最適合採用卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）作為主要模型架構？
  14. 115-2 科目一第 21 題關於深度學習（Deep Learning），下列敘述何者最為正確？
  15. 115-2 科目一第 25 題某語音辨識系統需分析長時間的語音序列，發現當句子較長時，模型難以保留長時間序列中的前段資訊，導致辨識準確度下降。為改善此問題，下列何種模型最適合？
  16. 115-2 科目一第 27 題某製造業評估在不同場景導入 AI，包含：（甲）依據設備感測器數值判斷是否出現異常；（乙）依據客服對話內容判斷客戶情緒；（丙）依據產品影像輪廓直接進行瑕疵分類。下列哪一種情境最適合以自編碼器（Autoencoder）作為主要模型架構？
  17. 115-2 科目一第 28 題某 AI 團隊正在訓練一個深度神經網路，用於辨識工廠產線上的瑕疵零件。工程師發現訓練過程中損失函數震盪幅度大，且不同批次資料造成模型學習方向不穩定。為改善此問題，團隊在各隱藏層加入 Batch Normalization 機制。請問此調整在訓練階段最主要的作用為何？
  18. 115-2 科目一第 38 題某電商平台希望偵測異常評論行為，例如大量重複貼文或疑似機器人生成的評論。由於此類異常樣本難以事先完整標記，系統主要依據大量正常評論的分布來識別偏離行為。下列哪一種機器學習框架最能滿足此系統的設計需求？
  19. 115-2 科目一第 41 題某資安公司正在評估導入機器學習模型來偵測網路流量中的異常連線行為。技術團隊在比較各種演算法時，其中一位工程師建議採用支援向量機（SVM）。請問下列何者最正確敘述支援向量機的特性？
  20. 115-2 科目一第 45 題某智慧交通系統在城市主要路口安裝監視攝影機，需即時識別畫面中的汽車、機車、公車等不同車輛類型，並統計各路口的車輛流量以支援號誌控制優化。下列哪一種神經網路架構最適合處理此類影像中的物件類型識別任務？