中級 機器學習技術與應用
難度：未標示 114 年考題
題目與選項
某電子商務公司為開發商品評論情感分析模型，希望模型能捕捉評論中不同特徵之間的關聯影響，例如「商品價格」與「顧客滿意度」的互動效果。下列哪一種特徵工程設計方式最適合用於建立互動特徵（Interaction Features）？
- A. 將單一特徵取平方
- B. 對所有特徵進行對數轉換
- C. 將兩個或多個特徵進行乘積或交互組合 ✓ 正確答案
- D. 對特徵進行標準化
詳細解析
正確答案：C. 將兩個或多個特徵進行乘積或交互組合
要建立互動特徵（Interaction Features），需要將兩個或多個特徵進行乘積或交互組合：新特徵 = 特徵 A × 特徵 B，直接把兩個特徵的「同時作用效果」編碼進一個新特徵，讓模型能捕捉兩者之間的互動關係。
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
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
某語音辨識系統開發團隊採用 Transformer 架構，為了讓模型能同時理解語音片段中的發音特徵、語速變化與語意脈絡等多層次資訊，團隊在設計中導入了多頭注意力（Multi-head Attention）機制。請問下列何者為此機制的主要優點？
中級 機器學習技術與應用 難度 未標示 114 年
某跨銀行風控平台希望整合多家銀行的用戶行為資料，用於訓練信用風險預測模型。由於競爭與法規限制，各銀行僅願意提供加密後資料，且資料在任何時間不得被平台解密。同時，平台需建立安全通訊協議以確保資料在傳輸過程未被竄改或重放。下列哪一組技術最能完整對應上述需求？
中級 機器學習技術與應用 難度 未標示 114 年
在執行 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）群集分析時，若某資料點鄰域內的樣本數不足以形成核心點（Core Point），且該點未被任何核心點的鄰域所包含，也未與其他群集形成密度可達關係（Density Reachability），此資料點最終將被歸類為哪一種類型？
中級 機器學習技術與應用 難度 未標示 114 年
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-3/q20
開始準備 iPAS 考試
題目來源：114-2-mid-3/q20。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。