スパムフィルターの特徴

問題

スパムフィルターに関する次の記述のうち、誤りを1つ選べ。

スパムフィルター（迷惑メールフィルター）は、受信したメールが「正常なメール」か「スパム（迷惑）メール」かを自動で振り分けるシステムであり、機械学習（特に「教師あり学習」）の最も古くからある身近な成功例の一つです。

過去の大量のメールデータ（本文の単語の出現頻度など）と、そのメールがスパムかどうかの正解ラベルをもとにパターンを学習します。

単純なキーワードのルールベースではスパム業者のすり抜けに対抗できないため、確率的に判定する機械学習（ナイーブベイズ分類器など）が主流となりました。

1. スパムフィルターは迷惑メールの特徴を学習して分類する。

正しい：事前に「スパム」と「正常」のラベルが付けられたデータから特徴を学習し、未知のメールを分類する、代表的な教師あり学習の応用です。

2. スパムフィルターは機械学習の代表的応用例である。

正しい：機械学習（特にテキスト分類アルゴリズム）の実社会での普及を決定づけた、非常に成功した応用例として知られています。

3. スパムフィルターはルールベース手法のみで構築される。

誤り：初期のフィルターは「特定の単語が含まれていたらスパム」というルールベースでしたが、それでは巧妙化するスパムに対抗できないため、現在は機械学習が主流となっています。

4. スパムフィルターは誤検知を減らすため継続的な学習が必要。

正しい：スパム業者はフィルターをすり抜けるために手口を絶えず変化させるため、新しいスパムメールのデータを継続的に学習してモデルを更新し続ける必要があります。

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