中級 人工智慧技術應用與規劃
難度：未標示 114 年考題
題目與選項
某企業的 AI 模型已部署於線上服務環境中，用於即時預測顧客流失機率。近期團隊注意到模型預測準確率逐漸下降，但系統運作正常且未出現錯誤訊息。經分析發現，近期輸入資料的分佈與模型訓練資料相比出現顯著偏移。若要在 MLOps 流程中主動偵測並預警此類問題，最應採用下列哪項措施？
- A. 建立即時的資料漂移（Data Drift）與概念漂移（Concept Drift）監測機制 ✓ 正確答案
- B. 將模型轉換為量化版本以降低延遲
- C. 增加模型超參數調整次數以強化適應性
- D. 使用固定隨機種子（Random Seed）確保訓練穩定
詳細解析
正確答案：A. 建立即時的資料漂移（Data Drift）與概念漂移（Concept Drift）監測機制
模型準確率下降但沒有系統報錯，根本原因是「資料分佈偏移了」。要主動偵測這個問題，就必須建立資料漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的即時監測機制，這是 MLOps 流程中應對分佈偏移的標準做法。
延伸學習
本題尚未連結特定術語，你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
同主題考題練習
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iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自中級考試範圍，需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
資料來源
114-2-mid-1/q46
開始準備 iPAS 考試
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