ディープラーニング
出典: 令和6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。
正解と解説を見る
正解: ア
- ア: 多層のニューラルネットワークで複雑な判断をできるようにするというディープラーニングの説明です。正しい答えです。
- イ: データマイニングの説明です。大量のデータから新たな規則や仮説を発見する手法です。
- ウ: ビッグデータ解析などの高度なデータ分析手法の説明で、ディープラーニングの説明ではありません。
- エ: エキスパートシステム (ルールベースの推論) の説明です。
ポイント
- ディープラーニング (深層学習) は、人間の脳神経回路を模したニューラルネットワークを 多層に重ねる ことで、データから特徴を自動的に学習し、複雑な判断を可能にする機械学習の手法です。
- 画像認識、音声認識、自然言語処理などで大きな成果を上げています。