平成31年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3
テクノロジ／基礎理論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。
出典：平成31年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3
- 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：ア
解説
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の中間層を多層に重ねることによって，データから特徴を自動的に抽出し複雑な判断を行えるようにする機械学習の手法です。層を深くすることで画像認識や音声認識などで高い精度が得られます。
選択肢ごとの解説
- ア正しい。多層のニューラルネットワークによって複雑な判断ができるようにするのがディープラーニングです。
- イ誤り。大量のデータから未知の規則や仮説を発見する分析はデータマイニングの説明です。
- ウ誤り。三段論法などの推論と統計的手法・パターン認識を組み合わせた高度な分析は，コグニティブコンピューティングなどの説明であり，ディープラーニング固有の説明ではありません。
- エ誤り。ルールとして表現された知識に演繹的な推論を適用して結論を導くのはエキスパートシステム（推論エンジン）の説明です。