在人工智慧系統中，哪種學習方法適用於標註數據進行訓練？

監督式學習以「已標註正確答案」的資料進行訓練,例如事先標明每筆交易是否為詐欺,讓模型學習輸入特徵與標籤之間的對應關係,再用來分類或預測新資料,故 (A) 正確。(B) 非監督式學習使用未標註資料,由模型自行找出分群或結構,如客戶分群;(D) 無監督學習只是非監督式學習的另一種譯名,同樣不需標註資料;(C) 強化學習則是讓代理人在環境中試誤,依獎勵與懲罰回饋調整策略,也不依賴標註資料集。