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。
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正解：イ
解説：
機械学習とはコンピュータが自ら予測、判断できるようにデータを解析させることです。機械学習の種類として以下のような学習方法があります。
教師あり学習…問題と解答を用意し間違いを指摘することで学習させる
教師なし学習…大量のデータから似たような特性をグループ分けすることで学習する
強化学習…最善手になるように繰返しの実行の中から学習する（ボードゲームなどで利用）
ア 虹彩認証によるバイオメトリクス認証の説明です。（生体認証）
イ 教師なしによる機械学習の説明です。
ウ 指紋認証によるバイオメトリクス認証の説明です。（生体認証）
エ チャットボットの説明です。
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