試題詳解

28.有關強化學習(Reinforcement Learning, RL)、量子機器學習(Quantum Machine Learning, QML)與深度學習(Deep Learning, DL)，下列敘述何者錯誤？
(A) RL 可對「多數有標註以及少數無標註的資料」進行有依據辨識，其預測結果比非監督學習誤差大
(B) QML 結合 HHL(Harrow, Hassidim and Lloyd)演算法與機器學習，可加速找出數據特徵與分類
(C) DL 透過設計函數模組、組成類神經網路，可分析雜訊高、看似不相干、多非線性的多維度數據
(D)迴歸分析與分類技術常見於各類機器學習，主要進行數據收集、分析、建模與預測等步驟