某物流公司正在規劃導入 AI 系統以優化多項業務流程，包含異常包裹偵測、路線自動規劃與倉儲揀貨效率提升。技術團隊在評估過程中，針對不同任務的資料特性與學習目標，討論應採用哪種機器學習方式。請問下列對於各學習方式的敘述，何者有誤？

某製造工廠導入人工智慧系統，持續蒐集設備的溫度、振動、電流及轉速等感測資料。當系統發現設備運轉狀態出現不尋常變化時，可立即通知維護人員，以降低非預期停機的風險。下列何者最符合上述系統功能？

下列哪一種情境最適合應用異常偵測（Anomaly Detection）技術？

某金融科技公司以 Z 分數（Z-Score）監控交易金額異常狀況。若交易金額平均為新台幣 2,000 元，標準差為 400 元，某筆交易金額為 3,200 元，且公司以|Z| ≥ 3 判定為異常值（Outlier），下列判斷何者最為正確？

某 AI 團隊在模型上線後，透過監控系統持續追蹤輸入特徵的分布變化，系統使用 Z-score（Z）作為異常判斷依據，並設定當|Z| ≥ 2 時需觸發警示。假設該特徵近似常態分布，某次監控中發現某特徵值的 Z-score 為-2，請問就實務判讀而言，此數值最可能代表什麼意義？

平台安全部門發現，僅有極少數司機（約占總體 0.05% ）會利用外掛程式竄改 gps_ping_rate，以騙取里程補貼。某新進資料科學家訓練了一個二元分類模型，並在報告中指出：「模型整體準確率（Accuracy）高達 99.95%，因此可直接上線攔截可疑帳號。」 然而，資深工程師檢視後認為，僅憑上述結果（如圖）仍不足以支持模型直接上線。下列何者不是其提出質疑的合理理由？

某工廠設備監測系統需偵測馬達軸承的異常振動，但過去僅記錄了大量正常運作的振動時序資料，缺乏任何已確認故障的標註樣本。請問下列何種任務範疇最符合此情境下的異常偵測需求？