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ACL 資料分析與電腦稽核
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無年度 - ACL電腦審計證照:Ch11機器學習在稽核的應用#106429
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3. ACL 進行機器學習最大的資料量限制為何?
(A) 10,000筆資料
(B) 1,000,000筆資料
(C) 100 M Bytes 資料檔
(D) 1 G Bytes資料檔
(E) 無限制
答案:
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統計:
A(1), B(2), C(4), D(36), E(3) #2876925
詳解 (共 1 筆)
張子惟
B1 · 2025/08/17
#6611182
根據 ACL 系統規範,進行機器學習時的...
(共 54 字,隱藏中)
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6. 關於 K 平均法(K-means)的分群,下列敘述何者正確? (A) 一開始不須告知該演算法欲分群的群數 (B) 每次分群結果必須讓組內平方和最大 (C) 每次分群的結果都一模一樣 (D) 容易受雜訊與離群值影響其群集中心 (E) 可以處理類別型資料
#2876928
7. 下列哪種方法可以避免機器學習模型過度擬合(Overfitting)? (A) 選擇特徵(Feature Selection) (B) 交叉驗證(Cross Validation) (C) 對目標函數施加懲罰(Penalty) (D) 增加使用的正規化(Normalization)數量 (E) 以上皆是
#2876929
8. 關於集群分析(Clustering Analysis),下列敘述何者正確? (A) 依照相似度將資料分群 (B) K-means 每次分群結果一定會相同 (C) 各群之間的相似度大 (D) 同一群內的相似度小 (E) 同樣的起始群集中心,可能會造成不同的分群結果
#2876930
9. 假設廣告推薦系統透過每次廣告的推薦,得到用戶是否點擊的資訊, 後不斷改進修正其策略以得到最佳的廣告推薦效果,則此廣告系統較 適合採用下列何種學習方法? (A) 監督式學習(Supervised Learning) (B) 非監督式學習(Unsupervised Learning) (C) 半監督式學習(Semi-supervised Learning) (D) 增強式學習(Reinforcement Learning) (E) 以上皆可
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10. 資料科學家經常使用多個演算法進行預測,並將多個機器學習演算法 的輸出結合起來,以獲得比所有個體模型都更好的更健壯的輸出。則 下列說法何者不正確? (A) 又稱為「整合學習」 (B) 基本模型之間相關性低 (C) 整合方法中,使用加權平均代替投票方法 (D) 基本模型來自於不同演算法 (E) 基本模型之間相關性低
#2876932
1. 下列何者非分類(CLASSIFICATION) 培訓模型的評量指標? (A) ACCURACY (B) AUC (C) F1 (D) R2 (E) 以上皆非
#2876923
2. 下列何者非迴歸(REGRESSION) 培訓模型的評量指標? (A) LOGLOSS (B) MAE (C) MSE (D) R2 (E) 以上皆非
#2876924
4. ACL為強化機器學習的機制,如何分配訓練資料的時間? (A) 每分鐘 10,000筆資料 (B) 每分鐘 1,000,000筆資料 (C) 每100 K B資料檔分配45分鐘 (D) 每100 M B資料檔分配45分鐘 (E) 無任何機制
#2876926
5. 若想要預測未來的房屋價格,應使用ACL的哪一個機器學習指令? (A) Train 指令的 CLASSIFICATION 模式 (B) Train 指令的 REGRESSION 模式 (C) Train 指令的 OUTLIER 模式 (D) Train 指令的 Neural Network 模式 (E) 目前ACL僅可以預測文字分類,無任何機制可以預測數值。
#2876927
8. 公司從採購到付款的週期,需要考慮到復雜的授權流程。若是錯誤的付款或供應商和員工之間發生舞弊事件,可能導致公司數百萬的損失。下列何者非屬於查核人員對於供應商管理之控制風險? (A) 供應商的建立與審核之職權分離 (B) 公司人員過度休假之情形 (C) 供應商所在地為高風險國家地區 (D) 供應商之基本資料頻繁更改 (E) 未經授權的人員對供應商基本資料進行更改
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