車載機器の性能の向上に関する記述のうち、ディープラーニングを用いているものはどれか。

選択肢

• ア車の壁への衝突を加速度センサが検知し、エアバッグを膨らませて搭乗者をけがから守った。
• イシステムが大量の画像を取得し処理することによって、歩行者と車をより確実に見分けることができるようになった。
• ウ自動でアイドリングストップする装置を搭載することによって、運転経験が豊富な運転者が運転する場合よりも燃費を向上させた。
• エナビゲーションシステムが、携帯電話回線を通してソフトウェアのアップデートを行い、地図を更新した。

正解と解説

正解：イ システムが大量の画像を取得し処理することによって、歩行者と車をより確実に見分けることができるようになった。

ディープラーニングは、多層のニューラルネットワークに大量のデータを学習させ、特徴の捉え方そのものを自動で獲得する手法である。大量の画像を学習して歩行者と車を高い精度で見分けられるようになる例は、まさにこの技術の適用にあたる。センサの閾値判定や通信によるデータ更新は、機械学習とは無関係である。

選択肢ごとの解説

• ア加速度センサによる閾値判定であり、学習に基づく判断ではない。
• イ正解。大量の画像を学習して識別精度を高めており、ディープラーニングの適用例である。
• ウあらかじめ決めた条件による自動制御であって、学習の要素はない。
• エ通信によるデータ更新にすぎず、認識や判断の学習ではない。

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