ITパスポートの過去問
令和3年度
ストラテジ系 問20
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問題
令和3年度 ITパスポート試験 ストラテジ系 問20 (訂正依頼・報告はこちら)
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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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この過去問の解説 (3件)
01
画像認識システムでの機械学習では、大量の画像をシステムに
認識させることで、その画像の特徴をシステムが自動的に学習し、
新たな画像を与えた際に、判別できるようになります。
1.不正解です。
予め登録された虹彩での認証のため、機械学習ではありません。
2.正解です。
大量の画像から特徴を学習し、それを活かすことは機械学習です。
3.不正解です。
予め登録された指紋での認証のため、機械学習ではありません。
4.不正解です。
チャットボットのことです。
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02
2が正解です。
画像認識(Image Recognition)とは、与えられた画像からの情報を分析する技術。色や形、特徴などを認識することができ、代表的なものに顔認識、指紋認識、虹彩認識などがあります。
機械学習とは、AIの一種と言われておりAI自体が分析、解析することが可能という特徴を持っています。
トレーニングにより自らの力でタスク内容を判断、処理することができます。
また、機械学習をさらに発展させたものにディープラーニングがあります。
設問の「画像認識システムにおける機械学習」とは一般的な画像認識に加え、機械学習の自ら分析、解析機能を持った画像認識システムのことを言っているので2が正解になります。
1) 不正解です。画像認識システムですが、機械学習は使われていません。
3) 不正解です。画像認識システムですが、機械学習は使われていません。
4) 不正解です。自動会話プログラム「チャットボット」に関する内容です。
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03
機械学習はデータ分析手法の一種で、AIなどを用いてデータを自動で学習することで、データのパターンやルールを発見する手法です。
誤りです。事前に登録した虹彩の画像と入力された虹彩画像を特定のアルゴリズムにより照合するものであり、通常は機械学習は使用されません。
正解です。大量の画像データを入力することでコンピュータが果物の特徴を学習しています。画像認識による機械学習の典型的な応用例です。
誤りです。事前に登録した指紋の画像と入力された指紋の画像を特定のアルゴリズムにより照合するものであり、通常は機械学習は使用されません。
誤りです。会話形式で応答を得るシステムは機械学習を用いた自然言語処理の技術を用いていますが、画像認識とは別の技術です。
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