iPAS AI 應用規劃師初級 114 年第四次 科一 第 42 題 詳解

114 年第四次 科一 人工智慧基礎概論

一家跨國醫療研究機構希望利用各地醫院的病患資料，建立一個能夠預測疾病早期風險的機器學習模型。由於各國法規限制，病患的原始資料無法集中到單一伺服器。在此情境下，下列哪一種方法最能同時滿足「各醫院保留資料不外流」與「模型仍能跨院學習」的需求？

1. A資料匿名化（Data Anonymization）

   去識別化仍須把資料集中，無法解決不能外流的限制。

2. B差分隱私（Differential Privacy）

   靠加噪聲保護個資，但未處理跨院共同訓練的問題。

3. C聯邦學習（Federated Learning）（正確答案）

   各院在本地訓練、只回傳模型參數，符合兩項需求。

4. D交叉驗證（Cross-validation）

   是評估模型泛化能力的切分方法，與隱私無關。