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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
> 申論題
4. 請說明在人工智慧時代電腦主機CPU 和GPU 的差異。
相關申論題
5. 請說明如何在監督式學習中使用聚類演算法。
#453148
6. 請說明如何確保您的模型沒有過度擬合。
#453149
7. 請說明該如何評估機器學習模型的有效性。
#453150
8. 請簡要說明一個完整機器學習專案的流程
#453151
(1) 若 Train指令的總執行時間希望在 1 小時內完成,則SEARCHTIME和 MAXEVALTIME 應設定的值為何?
#453152
(2) Train指令執行後產出的評估報表,評估指標最高者為何? 值為何?
#453153
(3) 將所產出的預測模型導入到「預測資料集_電信客戶」資料表,則預測有幾位客戶會流失?
#453154
(1) 請利用ACL對LOAN的資料進行監督式分類機器學習方法,學習的目標欄位(LOAN_DECISION) 是否同意貸款,建立以LOGLOSS為主的知識模型Loan_Model_1,並列出 LOGLOSS 和ACCURACY 的值。
#453155
(2) 請利用ACL萃取出在LOAN資料表內LOAN_DECISION=”Y”的資料成為一新資料檔進行監督式分類機器學習方法,學習的目標欄位(PS_IS_VIOLATE) 是否有違約,建立以AUC為主的知識模型Loan_Model_2,並列出 AUC值 和最重要的欄位名稱與值。
#453156
(3) 請使用Loan_Model_1預測在新申請貸款戶LOAN_NEW資料檔內,哪些資料會通過同意貸款,其筆數為何?
#453157
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