インターネットの普及などを背景に、機械学習が実用的な場面で広く使われるようになった。その背景や応用例に関する説明として、最も適切なものを1つ選べ。
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解説
正解 A
この問題の論点：機械学習の普及と応用例
ポイント
機械学習は、人手で規則を書く代わりに大量のデータから規則や傾向を学習する手法です。ビッグデータの普及がその実用化を支えました。
選択肢ごとの解説
- A
適切 正解
統計的自然言語処理は、コーパスと呼ばれる大量の文書データから確率的なモデルを学習します。たとえば統計的機械翻訳は、対訳データから訳語の対応や語順の傾向を学びます。
- B
不適切
一般的なスパムフィルタは、利用者が迷惑メールと報告したメールなど、ラベル付きのデータから単語の出現傾向を学ぶ教師あり学習です。ナイーブベイズを使った分類が古くから広く使われてきました。
- C
不適切
ビッグデータは、量の多さに加えて、種類の多様さや生成の速さも特徴とされます。SNSの投稿、画像、音声、センサーの記録といった形式の決まっていないデータも含みます。
- D
不適切
ECサイトの推薦は、ディープラーニングが注目される前から、購買履歴をもとに似た商品や似た利用者を探す協調フィルタリングなどで実用化されていました。機械学習の代表的な応用の1つです。
試験での狙われ方
スパムフィルタやレコメンデーションエンジンなどの応用例と、それを支えたデータの関係を問う形がよく見られます。