画像認識システムにおける機械学習の事例として、適切なものはどれか。
| ア | オフィスのドアの解錠に虹彩の画像による認証の仕組みを導入することによって、セキュリティが強化できるようになった。 |
| イ | 果物の写真をコンピュータに大量に入力することで、コンピュータ自身が果物の特徴を自動的に抽出することができるようになった。 |
| ウ | スマートフォンが他人に利用されることを防止するために、指紋の画像認識でロック解除できるようになった。 |
| エ | ヘルプデスクの画面に、システムの使い方についての問合せを文字で入力すると、会話形式で応答を得ることができるようになった。 |
答え イ
【解説】
画像認識システムにおける機械学習は、画像認識システムが大量の画像データを使って学習することで認識精度を高めるものなので、選択肢の中でこれに該当するのは果物の写真をコンピュータに大量に入力することで、コンピュータ自身が果物の特徴を自動的に抽出することができるようになった(イ)になります。
【キーワード】
・機械学習
- 機械学習
データから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すことです。
そして、学習した結果を新たにデータにあてはめることで、パターンにしたがって未来を予測することができるようになります。
大量のデータから自動的に構築可能になるため、さまざまな分野で応用されています。
もっと、「機械学習」について調べてみよう。
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