114年 - iPAS AI應用規劃師中級能力鑑定-考試樣題(114/09)_科目二：大數據處理分析與應用#136295

1 在巨量資料分析班中，共有一年級至四年級，每個年級有 50 個學生，且學生身高呈常態分佈。下列敘述何者不正確？ (A) 要檢測一年級和二年級的平均身高是否有差異，可以利用 t 檢定 (B) 要檢測一年級、二年級、三年級之間的平均身高是否有差異，可 以利用 t 檢定 (C) 要檢測二年級、三年級、四年級之間的平均身高是否有差異，可 以利用 F 檢定 (D) 要檢測一年級的平均身高是否等於 170 公分，可以利用卡方檢定

2 關於接受者操作特徵(ROC)曲線，下列敘述何者正確？ (A) ROC 曲線繪製了真陽性率與假陽性率的關係 (B) ROC 曲線用於評估模型的準確性 (C) ROC 曲線下的面積(AUC-ROC)始終等於 1 (D) ROC 曲線只適用於二元分類問題

3 下列何者不屬於特徵工程(Feature Engineering)？ (A) 轉換(Transformation) (B) 萃取(Extraction) (C) 挑選(Selection) (D) 預測(Prediction)

4 拉拉網路商城的老闆擬透過機器學習的方式，利用過往的產品銷售資料，預測下一季的產品銷售數量，以調整現有的庫存水位。下列哪一 個類型的模型，比較適合應用在老闆期望的預測目標？ (A) 決策樹分類器(Decision Tree Classifier) (B) K-means 分群(K-means Clustering) (C) 主成份分析(Principal Component Analysis, PCA) (D) 線性迴歸(Linear Regression)

5 對於低結構化的文本或圖像資料，下列哪一種特徵工程(Feature Engineering)方法最為適用？ (A) 特徵改善(Feature Improvement) (B) 特徵建構(Feature Construction) (C) 特徵學習(Feature Learning) (D) 特徵選擇(Feature Selection)

6 下列哪種方法屬於非監督式學習中的降維技術？ (A) K-均值聚類((K-means) (B) 隨機森林(Random Forest) (C) 支持向量機(SVM) (D) 主成分分析(PCA)

7 異常值偵測使用 IQR(Interquartile Range)法時，下列哪一種範圍外的數值會被視為異常？ (A) 超過 Q2 ± 2×IQR (B) 高於 Q1 − IQR 或低於 Q3 + IQR (C) 高於 Q1 − 2×IQR 或低於 Q3 + 2×IQR (D) 低於 Q1 − 1.5×IQR 或高於 Q3 + 1.5×IQR

8 差分隱私(Differential Privacy)在數據應用中的目的為何？ (A) 添加隨機噪聲掩蓋個體訊息 (B) 加密所有數據 (C) 移除多數類樣本 (D) 提高數據完整性

9 若使用主成分分析(PCA)將資料降維至兩個主成分，這表示哪一種情況？ (A) 僅保留兩筆樣本資料進行模型訓練 (B) 將原始高維資料轉換為兩個主成分表示 (C) 每筆資料僅保留兩個原始欄位的數值 (D) 模型將限制只能用於分類任務

10 假設有一組成績資料呈現常態分配，平均數為 70，標準差為 10，若某位學生的成績為 90，該學生的 Z 分數約為多少？ (A) 0 (B) 1 (C) 2； (D) 3

11 在 AI 倫理治理的背景下，「透明性(Transparency)」通常是指什麼？ (A) AI 系統的運算速度公開； (B) AI 系統僅使用公開數據； (C) AI 系統決策流程清晰且可解釋； (D) 所有 AI 模型都是開源的

12 若企業希望即時監控交易異常，應選擇下列哪一類數據處理架構？ (A) 批次式資料倉儲 (B) 離線式資料湖 (C) 串流處理系統 (D) 冷資料備援架構

13 為了分析社群網路使用者之間的互動結構，應使用下列哪種分析方法？ (A) 文字探勘 (B) 主成分分析 (C) 圖論分析 (D) 分群分析

14 為了加速大數據環境下的 AI 模型訓練，以下哪一項為常見技術？ (A) 早期停止(Early Stopping) (B) 批次分群(Mini-batching) (C) 混合精度訓練(Mixed Precision Training) (D) 主成分分析(PCA)

15 考慮使用 CIFAR-10 資料集進行資料處理，資料包括 32×32 像素的多筆彩色照片。下列程式碼的資料處理，請選出正確的選項。
(A) 訓練集(x_train)資料集個數為 100000 筆 (B) 測試集(x_test)資料集個數為 10000 筆 (C) 訓練集(x_train)是 Pandas 資料框(DataFrame)物件 (D) 如果希望將訓練集(x_train)像素值轉換為[0, 1]的範圍，則可以輸入：x_train = x_train.astype('int32') / 255.0