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41. 某資安公司正在評估導入機器學習模型來偵測網路流量中的異常連線行為。技 術團隊在比較各種演算法時,其中一位工程師建議採用支援向量機(SVM)。請 問下列何者最正確敘述支援向量機的特性? (A)擅長處理大規模非結構化資料,且模型訓練完成後可自動適應新進資料而無 需重新建模; (B)透過多個模型的集體決策來提升預測穩定性,在資料量不足時仍能維持一定 的準確率; (C)在高維度且樣本數相對有限的情境下表現良好,但當訓練資料量龐大時運算 成本會顯著上升; (D)具備強大的特徵自動萃取能力,特別適合影像與語音等需要逐層抽象化處理 的複雜任務

48. 某電商平台建置機器學習模型,用於預測用戶在瀏覽特定商品後的購買機率。 模型上線初期表現穩定,但維運團隊在定期審查中發現兩種不同情形: 情形甲:模型上線半年後恰逢消費趨勢轉變,過去高購買意願的用戶行為模式 (如長時間停留商品頁)不再是強烈的購買訊號,即便輸入特徵分布與訓練期相近,模型預測準確率仍明顯下降。情形乙:平台新增了行動裝置端的入口,新用戶的年齡分布、裝置類型與使用 時段特徵與原訓練資料差異顯著,導致模型對這批用戶的預測偏差增大。 下列哪一項最能正確對應兩種情形所屬的模型劣化類型? (A)甲為資料漂移(Data Drift)、乙為概念漂移(Concept Drift); (B)甲為概念漂移(Concept Drift)、乙為資料漂移(Data Drift); (C)甲為模型過擬合(Overfitting)、乙為資料漂移(Data Drift); (D)甲與乙均屬概念漂移(Concept Drift),因為兩者都導致模型預測準確率下降

21 依海洋污染防治法規定,下列何者不是海洋委員會海巡署應執行事項? (A)取締 (B)蒐證 (C)移送 (D)處分