2. 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？ (A)監督式學習(Supervised Learning)適合用於異常包裹偵測，前提是須備有大量已標註為正常或異常的歷史資料； (B)非監督式學習可(Unsupervised Learning)用於分析倉儲揀貨動線的潛在分群，但無法直接預測特定行為的對錯； (C)強化學習(Reinforcement Learning)適合應用於路線規劃，模型透過反覆嘗試與環境回饋，逐步找出最佳配送策略； (D)非監督式學習(Unsupervised Learning)可用於異常包裹偵測，並能在缺乏標註資料的情況下，準確判斷每筆資料是否屬於特定異常類別