請問下列哪一項 AI 應用專案，最適合採用長短期記憶網路（LSTM）進行模型開發？
答案 （D）
核心概念
長短期記憶網路吃的是「一串按時間排的資料」，要預測的是接下來會怎樣。
想成一個人翻著 24 個月的帳單，一邊看一邊記著「這個人平常每月花多少」，翻到最後一頁就能說出下個月正不正常。長短期記憶網路（Long Short-Term Memory, LSTM）就是這樣運作：它是循環神經網路（RNN）的改良版，多了記憶單元與閘門，能記住很久以前的資訊，適合長序列的預測。
答題技巧
快速判斷技巧：找選項裡「一串時間資料、預測未來」的那一個，就是長短期記憶網路（LSTM）。 ・過去 N 個月、預測下個月 → LSTM ・單張影像判斷 → 卷積神經網路（CNN） ・單一數值分群 → 一般分類或分群
易錯陷阱：(B)(C) 都跟金融詐欺有關，主題看起來跟 (D) 一樣。 關鍵差異：LSTM 看的是資料有沒有「時間順序」，主題無關。 警訊詞：「過去 24 個月」「每月」就是序列的訊號。