機器學習(Machine Learning)是人工智慧系統自我學習的技術。哪種學習會同時提供「資料的輸入」與「資料輸入的正確輸出(答案)」，讓電腦學習建立分類模型，並讓電腦一邊參照一邊進行修正，以提升分類模型的正確率？
A增強學習(Reinforcement Learning)
B非監督式學習(Unsupervised Learning)
C半監督式學習(Semi-supervised Learning)
D監督式學習(Supervised Learning)正確答案
答案與詳解
逐選項解析
A增強學習(Reinforcement Learning)✕ 錯誤
增強學習不直接給正確答案,而是讓代理人(agent)與環境互動,依據獲得的獎勵或懲罰調整行動策略,例如下棋 AI 自我對弈、機器人學走路。
B非監督式學習(Unsupervised Learning)✕ 錯誤
非監督式學習只給輸入資料、不給答案,由電腦自行找出資料的結構或相似性,典型任務是分群(clustering)與降維。
C半監督式學習(Semi-supervised Learning)✕ 易錯陷阱
D監督式學習(Supervised Learning)✓ 正確
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