iPAS AI 應用規劃師初級 115 年第三次 科二 第 35 題 詳解

115 年第三次 科二 生成式 AI 應用與規劃

某電商平台建置商品自動分類AI模型，正式上線初期分類成效良好。數個月後，平台舉辦大型購物節，大量新款潮流服飾與特殊節慶包裝商品上架，使模型分類準確率明顯下降。經維運團隊分析，確認商品分類標準並未改變，但使用者上傳商品圖片的特徵分布已與模型訓練時的資料集存在顯著差異。請問此現象最適合稱為下列何者？

1. A概念漂移（Concept Drift）

   概念漂移指標籤定義或輸入與輸出關係改變，本題分類標準未變。

2. B過擬合（Overfitting）

   過擬合是上線初期就在新資料上表現差，不會先好後壞。

3. C資料漂移（Data Drift）（正確答案）

   正解：輸入特徵分布偏離訓練資料，準確率因此下滑。

4. D資料偏誤（Data Bias）

   資料偏誤是訓練資料本身取樣不當，屬建模階段問題。