iPAS AI 應用規劃師初級 114 年第四次 科二 第 37 題 詳解

114 年第四次 科二 生成式 AI 應用與規劃

在機器學習模型的實務應用中，常會出現數據漂移（Data Drift）的情況。此現象主要是指下列哪一種情況？

1. A訓練時使用的資料分佈，與部署後實際輸入資料的統計特徵隨時間逐漸出現差異，導致模型表現衰退（正確答案）

   正解：部署後輸入資料統計特徵偏離訓練分布，導致效能衰退。

2. B在資料前處理過程中，因特徵刪減或缺失補值不當，造成樣本資訊量下降

   屬前處理不當造成的資訊損失，與時間變化無關。

3. C模型對訓練數據擬合過度，在未知數據上泛化能力不足

   這是過擬合，問題出在訓練階段而非上線後的資料變化。

4. D後端資料庫因欄位定義或結構調整，導致特徵提取流程與原始設計不一致

   屬資料結構或欄位定義變更的工程問題，非統計分布漂移。