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114年 - 114-2 AI 應用規劃師-中級能力鑑定公告試題_第三科:機器學習技術與應用#136329
> 試題詳解
13. 標籤偏差(Label Bias)通常是因為什麼原因造成?
(A)訓練資料量過大;
(B)標記資料本身帶有主觀偏見;
(C)模型結構設計不當;
(D)特徵數量設定過多
答案:
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統計:
A(0), B(2), C(0), D(0), E(0) #3774687
詳解 (共 1 筆)
。
B1 · 2026/01/25
#7285369
正確答案是 (B)。 簡要說明:標籤偏...
(共 104 字,隱藏中)
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46. 假設研究人員已將含有雜訊的手寫數字影像存放在變數 noisy 中。部分資 料經視覺化後的外觀如下: 他們嘗試使用 PCA 進行降噪,並希望能保留影像的主要特徵,同時去除影像中的雜訊。然而,當程式執行後,觀察到影像仍然含有明顯的雜訊。研究人員懷疑是程式中某個步驟的設定不正確,導致 PCA 沒有發揮降噪的作用,需要修改程式碼才能讓降噪有效。請問哪一段程式碼需要修改,才能讓 PCA 對 noisy 影像有效去噪? (A)程式碼 A; (B)程式碼 B; (C)程式碼 C; (D)程式碼 D
#3774720
47. 研究人員在對 digits 資料集進行分類時,決定使用 KNN 並搭配交叉驗證來評估模型準確率。他們撰寫了四組不同的程式碼來進行 KNN 訓練與交叉驗證,但不確定哪幾組程式碼能正確執行並輸出準確率。每組程式碼在資料切割、模型訓練、交叉驗證函數的使用上略有差異,研究人員希望找出可以正確完成任務的程式碼組合,以確保模型評估的可靠性。請問哪幾組程式碼能正確使用 KNN 搭配交叉驗證,對 digits 資料集進行訓練並輸出準確率?(A)程式碼 A、程式碼 B、程式碼 C、程式碼 D;(B)程式碼 A、程式碼 C;(C)程式碼 A、程式碼 B;(D)程式碼 C、程式碼 D
#3774721
48. 參考下圖程式碼,下列何者正確?A:X_train -= X_train.mean(axis=0) 將每個訓練集特徵的平均值調整為0B:X_train /= X_train.std(axis=0) 將每個訓練集特徵的標準差調整為0C:X_train 處理結果會將資料壓縮到 0 和 1 之間D:標準化結果防止梯度爆炸或消失E:標準化是屬於特徵選擇(Feature Selection)方法F:X_train 程式碼應修正為 X_train = X_train.std(axis=0), X_test程式碼應修正為 X_test = X_test.std(axis=0)(A)A、B、C、D;(B)A、E;(C)A、D;(D)A、C、F
#3774722
49. 參考下圖執行結果,下列何者正確?(A)activation="relu"其數學式為 ;(B)空格 1 值為 110,空格 2 值為 100;(C)空格 1 值為 100,空格 2 值為 110;(D)activation="sigmoid"一般用於多類別分類預測模型
#3774723
50. 參考下圖執行結果,下列何者正確?A:空格 1 須填入 "b-"B:空格 2 須填入 "b--"C:空格 1 須填入 "r-"D:空格 2 須填入 "r--"E:驗證損失明顯較訓練損失減少更明顯(A)B、C;(B)A、C、D;(C)A、D;(D)C、D、E
#3774724
1. 某零售企業建立一個銷售預測模型,希望評估該模型在不同月份的新資料上,是否仍能維持穩定的預測表現。資料科學團隊計畫利用統計方法檢驗模型對未觀察資料的適應能力與泛化效果。下列哪一種方法最適合用於此目的? (A)F 檢定(F-test); (B)交叉驗證(Cross-Validation); (C)配對樣本 t 檢定(Paired-sample t-test); (D)卡方檢定(Chi-square Test)
#3774675
2. 在建立迴歸或分類模型時,若希望避免模型過度擬合(Overfitting),可透過加入正則化項以限制模型的複雜度。其中,L1 正則化(Lasso)的主要效果為何? (A)增加模型參數的數量,以提升表現靈活度; (B)強化梯度穩定性,避免參數更新過度震盪; (C)產生稀疏模型(Sparse Model),使部分參數權重收斂為零; (D)提高學習率(Learning Rate),加速模型收斂速度
#3774676
3. 在訓練非線性模型時,若目標函數為非凸函數(Non-convex Function),演算法在參數更新過程中可能出現多個極值點,導致最佳化結果不穩定。請問此時最可能發生下列哪一種情況? (A)梯度消失; (B)資料過少; (C)局部最優解; (D)過擬合
#3774677
4. 在執行 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)群集分析時,若某資料點鄰域內的樣本數不足以形成核心點 (Core Point),且該點未被任何核心點的鄰域所包含,也未與其他群集形成密度可達關係(Density Reachability),此資料點最終將被歸類為哪一種類型? (A)鄰近點(Neighbor Point); (B)雜訊點(Noise Point); (C)邊界點(Border Point); (D)潛在點(Potential Point)
#3774678
5. 某智慧製造公司開發一套影像辨識系統,用於自動檢測生產線上的瑕疵產品。系統採用卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)作為主要模型架構,其中第一層卷積層(Convolutional Layer)主要負責的功能為下列何者? (A)自動提取輸入影像中的局部特徵; (B)降低影像維度以加速運算效率; (C)增加神經元與參數數量以提升模型容量; (D)整合所有特徵並輸出最終分類結果
#3774679
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