阿摩線上測驗
登入
首頁
>
iPAS◆AI應用規劃師◆初級
>
114年 - iPAS 經濟部產業人才能力初級鑑定_AI應用規劃師科目一:人工智慧基礎概論(模擬考題1-3)#126875
> 試題詳解
2. 下列哪一項屬於監督式學習的特點?
(A)數據集中包含標記訊息
(B)僅需探索數據內部的結構
(C)使用代理與環境互動進行學習
(D)不需要驗證集來調整參數
答案:
登入後查看
統計:
A(360), B(5), C(30), D(6), E(0) #3433771
詳解 (共 1 筆)
。
B1 · 2025/06/01
#6450754
(A) 數據集中包含標記訊息 解釋:監...
(共 121 字,隱藏中)
前往觀看
5
0
相關試題
1. 機器學習的三個核心要素是什麼?(A)數據、模型、損失函數(B)訓練集、測試集、驗證集(C)特徵工程、優化演算法、正則化(D)超參數調整、模型選擇、數據處理
#3433770
3. 機器學習模型過擬合的主要原因是什麼?(A)模型的複雜度不足(B)訓練數據樣本過多(C)模型過度學習數據中的雜訊(D)使用過於簡單的損失函數
#3433772
4. 交叉驗證的主要目的是什麼?(A)提高模型的訓練速度(B)驗證數據是否線性可分(C)減少模型的過擬合風險(D)測試模型的容錯能力
#3433773
5. 機器學習的梯度下降演算法主要用於什麼?(A)減少模型的計算複雜度(B)優化模型參數以最小化損失函數(C)減少數據中的雜訊干擾(D)增強數據特徵的表示能力
#3433774
6. 線性迴歸模型最適合解決哪種類型的問題?(A)圖像分類(B)銷售額預測(C)聚類分析(D)遊戲策略學習
#3433775
7. 決策樹的最大優勢是什麼?(A)適合大規模數據的訓練(B)具有良好的可解釋性(C)不需要進行數據標準化(D)適用於圖像生成任務
#3433776
8. 神經網路與傳統機器學習模型的主要區別是什麼?(A)神經網路無法處理非線性數據(B)神經網路透過多層結構學習複雜特徵(C)神經網路只適用於迴歸問題(D)神經網路不需要大量數據支持
#3433777
9. 下列關於生成對抗網路(GAN)的描述正確的是哪一項?(A)GAN 僅用於分類問題(B)GAN 由生成器和鑑別器組成(C)GAN 的結果始終高度可解釋(D)GAN 不能生成高品質的數據
#3433778
10. 隨機森林(Random Forest)改進了單一決策樹的缺陷,主要透過什麼方法實現? (A)使用核函數映射高維空間 (B)集成多棵隨機生成的決策樹並投票 (C)增加模型參數以減少偏差 (D)採用生成模型替代分類器
#3433779
40. 下列哪一個不是卷積運算的目的? (A) 減少雜訊 (B) 凸顯特徵 (C) 模糊化 (D) 把圖縮小
#3678168
相關試卷
114年 - 114-1 中國工業工程學會_工業工程師等相關證照考試:人工智慧#133860
2025 年 · #133860
114年 - IPAS AI應用規劃師初級能力鑑定-考試樣題(114/09)_科目二:生成式 AI 應用與規劃#132596
2025 年 · #132596
114年 - IPAS AI應用規劃師初級能力鑑定-考試樣題(114/09)_科目一:人工智慧基礎概論#132595
2025 年 · #132595
114年 - iPAS◆AI應用規劃師◆初級-科目1-L1101#130994
2025 年 · #130994
114年 - iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定_科目二:生成式 AI 應用與規劃#128027
2025 年 · #128027
114年 - iPAS AI應用規劃師初級能力鑑定_科目一:人工智慧基礎概論#128026
2025 年 · #128026
114年 - iPAS AI應用規劃師能力鑑定初級考試試題#127151
2025 年 · #127151
114年 - 人工智慧與大數據概念測驗#127045
2025 年 · #127045
114年 - iPAS AI應用規劃師初級模擬題#127010
2025 年 · #127010
114年 - iPAS AI應用規劃師備考題目整理題庫: 台南班 講義教材練習題 科目一 (03/12) 1-50#126942
2025 年 · #126942