ディープラーニング
出典: 平成31年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3 (IPA)
AI におけるディープラーニングに関する記述として，最も適切なものはどれか。
- ア あるデータから結果を求める処理を，人間の脳神経回路のように多層の処理を重ねることによって，複雑な判断をできるようにする。
- イ 大量のデータからまだ知られていない新たな規則や仮説を発見するために，想定値から大きく外れている例外事項を取り除きながら分析を繰り返す手法である。
- ウ 多様なデータや大量のデータに対して，三段論法，統計的手法やパターン認識手法を組み合わせることによって，高度なデータ分析を行う手法である。
- エ 知識がルールに従って表現されており，演繹手法を利用した推論によって有意な結論を導く手法である。
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正解: ア
- ア: 脳神経回路のように多層の処理を重ねて複雑な判断をするのはディープラーニングなので正しい答えです。
- イ: 例外を取り除きながら新たな規則を見つける分析は、データマイニングに近い説明です。
- ウ: 統計的手法やパターン認識を組み合わせた高度なデータ分析は、データマイニングなどの説明です。
- エ: ルールで表した知識から演繹的に推論するのはエキスパートシステムの説明です。
ポイント
- ディープラーニング (深層学習): 人間の脳神経回路をまねた ニューラルネットワークを多層 にして、データから特徴を自動的に学習する機械学習の手法です。
- 画像認識や音声認識などの複雑な判断ができるようになります。