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Question#49(MLS-C01)

この問題のディスカッション

Question#49(MLS-C01)

ある企業の機械学習（ML）チームは、画像のコレクションの中で 人々が企業のロゴを身につけているかどうかを検出するシステムを構築する必要があります。企業は ラベル付きの訓練データをすでに用意しています。

この要件を満たすために、ML チームが使用すべきアルゴリズムはどれでしょうか？

A. 主成分分析法（PCA：Principal Component Analysis）
B. リカレントニューラルネットワーク（RNN：Recurrent Neural Network）
C. K 最近傍（k-NN：k-Nearest Neighbors）
D. 畳み込みニューラルネットワーク（CNN：Convolutional Neural Network）

正解と解説ディスカッション 0

正解：D

CNN は画像認識や物体検出に最も適したディープラーニング手法です。ロゴの有無といったパターンをピクセルレベルで捉えることができ、訓練データがあれば高精度な分類や検出が可能です。今回の「ロゴがある／ない」の識別タスクに最適です。

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