平成30年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問1
テクノロジ／基礎理論AI におけるディープラーニングに最も関連が深いものはどれか。
出典：平成30年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問1
- ア試行錯誤しながら条件を満たす解に到達する方法であり，場合分けを行い深さ優先で探索し，解が見つからなければ一つ前の場合分けの状態に後戻りする。
- イ神経回路網を模倣した方法であり，多層に配置された素子とそれらを結ぶ信号線で構成され，信号線に付随するパラメタを調整することによって入力に対して適切な解が出力される。
- ウ生物の進化を模倣した方法であり，与えられた問題の解の候補を記号列で表現して，それを遺伝子に見立てて突然変異，交配，とう汰を繰り返して逐次的により良い解に近づける。
- エ物質の結晶ができる物理現象を模倣した方法であり，温度に見立てたパラメタを制御して，大ざっぱな解の候補から厳密な解の候補に変化させる。
正解：イ
解説
ディープラーニング（深層学習）は，神経回路網（ニューラルネットワーク）を模倣し，多層に配置された素子（ニューロン）を結ぶ信号線に付随する重み（パラメタ）を学習によって調整することで，入力に対して適切な出力を得る手法です。
選択肢ごとの解説
- ア誤り。場合分けと深さ優先探索によるバックトラックは，パズルの解法などに使われる探索アルゴリズムの説明です。
- イ正しい。多層の素子と信号線のパラメタ調整によって適切な解を出力するのは，ニューラルネットワークを用いたディープラーニングの説明です。
- ウ誤り。遺伝子に見立てた記号列の突然変異・交配・とう汰による最適化は，遺伝的アルゴリズムの説明です。
- エ誤り。温度パラメタを制御しながら解を洗練させる手法は，焼きなまし法（シミュレーテッドアニーリング）の説明です。