2. 某物流公司正在規劃導入 AI 系統以優化多項業務流程,包含異常包裹偵測、路 線自動規劃與倉儲揀貨效率提升。技術團隊在評估過程中,針對不同任務的資 料特性與學習目標,討論應採用哪種機器學習方式。請問下列對於各學習方式的敘述,何者有誤?
(A)監督式學習(Supervised Learning)適合用於異常包裹偵測,前提是須備有大量已標註為正常或異常的歷史資料;
(B)非監督式學習可(Unsupervised Learning)用於分析倉儲揀貨動線的潛在分群,但無法直接預測特定行為的對錯;
(C)強化學習(Reinforcement Learning)適合應用於路線規劃,模型透過反覆嘗 試與環境回饋,逐步找出最佳配送策略;
(D)非監督式學習(Unsupervised Learning)可用於異常包裹偵測,並能在缺乏標 註資料的情況下,準確判斷每筆資料是否屬於特定異常類別
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統計: A(0), B(0), C(0), D(1), E(0) #3922896
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