問20
頻出度★★☆
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。
令和3年度 ITパスポート試験 問20
テクノロジ系基礎理論 › 情報に関する理論
这道题的解析和你的作答记录。
解説
問 20
错误ア
用虹膜图像认证来解锁门的机制，只不过是与预先登记的虹膜模式进行比对的「生物识别认证」的应用。计算机并没有从数据中自行学习特征，因此作为机器学习的实例并不恰当。
- イ
正解 机器学习是指向计算机提供大量数据，由计算机自身自动找出数据中潜藏的规律性和特征的技术。选项イ写道「通过大量输入水果的照片，计算机自身能够自动提取水果的特征」，即从图像数据中自主学习特征。这是图像识别系统中机器学习（尤其是像深度学习那样，不由人来设计特征，而是从数据中自动提取）的典型实例，因此正确答案是イ。
错误ウ
用指纹的图像识别来解锁智能手机，同样是通过与已登记指纹比对的「生物识别认证」的应用实例。其中不包含通过学习获得新特征的过程，因此不能算作机器学习的实例。
错误エ
用文字输入咨询并以对话形式得到回应，属于聊天机器人等自然语言处理（文字、语言的处理）的实例，本身就不是「图像识别系统」。它偏离了题目所问的领域，因此不恰当。
ここがポイント
- 机器学习是指由计算机自身从大量数据中自动找出规律性和特征的技术。
- 无需人来设计特征、可以从数据中自动提取，这是深度学习的特点；在图像识别中，从大量图像中学习特征是要点。
用語