ITパスポート試験 過去問解説
機械学習とは？ITパスポート試験 2021年 (令和3年) 問20を解説
ITパスポート試験 2021年 (令和3年) 問20は、機械学習に関する理解を問う問題です。検索から入っても、問題文、選択肢、正解、解説、各選択肢がなぜ違うかをこのページだけで確認できます。
問題文
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。
この問題の出題ポイント
- 機械学習の定義だけでなく、問題文中の条件がどの選択肢に当てはまるかを確認する。
- テクノロジ系分野では、用語の目的・主体・責任範囲の違いが選択肢で問われやすい。
- 関連タグ: 人工知能、機械学習、画像認識。
選択肢
- 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。正解
- ウスマートフォンが他人に利用されるのを防止するために,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。
正解
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。
解説
機械学習では、人が見分け方のルールを細かく決めなくても、大量のデータから機械が判断の手掛かりを自動的に学習する。果物の写真を大量に与えると、機械が果物の特徴を自分で抽出できるようになるのは、画像認識への機械学習の適用例である。虹彩や指紋による認証は生体認証の技術で、問合せへの会話形式の応答は自然言語処理にあたる。
なぜ他の選択肢が違うのか
ア
虹彩の画像で本人を確認するのは、生体認証の事例である。登録した特徴との照合であり、特徴を機械が自ら学習する機械学習の事例とはいえない。
イ（正解）
正しい。大量の写真を入力して、機械が果物の特徴を自動的に抽出できるようになるのは、画像認識における機械学習の事例である。
ウ
指紋の画像でロックを解除するのは、生体認証の事例である。登録した指紋との照合であり、特徴を機械が学習して獲得する仕組みを表すものではない。
エ
問合せ内容を文字で入力して会話形式の応答を得るのは、チャットボットのような自然言語処理の事例である。画像認識ではない。
解き方の整理
機械学習の問題では、選択肢のキーワードだけで判断せず、問題文が示す条件と正解選択肢の説明が一致しているかを見ます。誤答選択肢は、似た用語を混ぜる、主体を入れ替える、目的や範囲を広げすぎる、という形で作られることが多いため、選択肢別解説まで確認しておくと復習効率が上がります。
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