下列哪一項應用情境與機器學習類型搭配正確？

Question

(A) 醫療影像僅少部分有專家標註，結合已標註與未標註資料建立模型 — 監督式學習（Supervised Learning）
(B) 自駕車模擬環境中，模型透過試駕獲得「是否安全通過路口」的獎勵或懲罰訊號，逐步調整決策策略 — 非監督式學習（Unsupervised Learning）
(C) 利用已知的「顧客是否流失」標籤，訓練模型預測新顧客未來是否流失 — 強化式學習（Reinforcement Learning）
(D) 輸入歷史股價序列，嘗試將未來可能走勢劃分成「上升型、盤整型、下降型」群組，無需使用任何標籤 — 非監督式學習（Unsupervised Learning）

Accepted Answer

正確答案：(D) 輸入歷史股價序列，嘗試將未來可能走勢劃分成「上升型、盤整型、下降型」群組，無需使用任何標籤 — 非監督式學習（Unsupervised Learning）

四種學習類型的辨識關鍵，只看訓練資料裡有沒有標籤、以及標籤有多少。
拿學開車比喻。教練坐旁邊，每個動作都告訴你對不對，那是監督式。丟一堆行車紀錄器影片給你自己看出規律，那是非監督式。教練只帶前幾次，剩下你自己練，那是半監督式。沒人教，撞到才知道痛、順利過彎就爽，那是強化式。
・監督式：有完整標籤，學輸入到答案的對應
・非監督式：完全沒有標籤，找資料的內在結構（分群、降維）
・半監督式：少量標籤＋大量未標籤資料一起訓練
・強化式：透過與環境互動取得獎勵／懲罰訊號來優化策略

下列哪一項應用情境與機器學習類型搭配正確？

核心概念