1-2 探討負責任AI在產業應用宜有的指導準則 (4)作者: S學院 / 2025-02-13 iPAS AI應用規劃師_1-2探討負責任AI在產業應用宜有的指導準則(4)模擬測驗，採智能選題，無限次反覆練習。 1. 以下哪種情況不適合使用特徵工程? 噪音數據 高維數據 稀疏矩陣 實時流處理 None 2. 以下哪種情況不適合使用特徵工程? 數據稀疏 高維特徵 雜訊數據 實時流數據 None 3. 在特徵工程中,最難處理的問題是: 數據標準化 特徵交互作用 類別編碼 缺失值填充 None 4. 下列何者是正確的分佈特徵? 處理速度 存儲容量 集中趨勢 系統效能 None 5. 原因推斷技術主要用於: 降低運營成本 優化用戶界面 提升系統速度 評估干預措施效果 None 6. 以下哪種情況不適合使用反事實推理? 即時控制 策略規劃 風險分析 決策評估 None 7. 以下哪種情況不適合使用微擾分析? 分類預測 配方優化 穩定性測試 參數調整 None 8. 對於非結構化數據,最適合的特徵提取方法是: 主成分分析 深度表示學習 統計摘要 線性變換 None 9. 在餐廳咖啡案例中,微擾分析的核心是: 提升效率 流程改善 配方優化 降低成本 None 10. 下列何者不是反事實分析的步驟? 系統重啟 模擬結果 敏感度分析 創建假設場景 None 11. 在深度學習模型中,最難解釋的部分是: 隱藏層交互 輸出層預測 輸入層處理 參數初始化 None 12. 在評估培訓效果時,什麼是最重要的指標? 講師數量 課程時長 生產力變化 培訓成本 None 13. 在反事實分析中,最關鍵的步驟是: 結果驗證 合理假設的建立 數據收集 報告生成 None 14. 對於時變系統,最適合的分析方法是: 週期性採樣 動態時間規整 靜態分析 平均值分析 None 15. 對於多任務學習系統,最關鍵的公平性考量是: 計算效率 資源分配 單任務公平性 任務間公平性 None 16. 在評估模型穩定性時,最重要的指標是: 資源消耗 預測準確率 特徵敏感度 運算效率 None 17. 在高維特徵空間中,最有效的數據可視化方法是: 散點圖矩陣 t-SNE降維 平行座標圖 主成分投影 None 18. 在分析異常值時,以下哪種組合最能有效識別數據品質問題? 直方圖與平均值 散點圖與中位數 盒鬚圖與四分位距 折線圖與眾數 None 19. 下列何者不是分析特徵分佈的工具? 散點圖 直方圖 盒鬚圖 甘特圖 None 20. 原因推斷在企業管理中的應用主要是: 降低成本 提升效率 優化流程 評估措施效果 None 如有問題可留言，謝謝您的寶貴意見！ 暱稱 電郵（提交獲得正確答案，可換題測驗完整題庫，新增題庫電郵通知） Time's up
