令和3年度 秋期 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最も関連が深いものはどれか。
出典：令和3年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問3
- アある特定の分野に特化した知識を基にルールベースの推論を行うことによって，専門家と同じレベルの問題解決を行う。
- イ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。
- ウ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たモデルにおいて，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。
- エ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，それら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。
正解：ウ
解説
ディープラーニング（深層学習）は，人間の神経回路網を模倣したニューラルネットワークを多層化したモデルを用いる機械学習の手法です。素子間を結ぶ信号線の重み（パラメタ）を大量のデータから学習・調整することによって，入力に対して適切な出力が得られるようにします。
選択肢ごとの解説
- ア誤り。特定分野の知識を基にルールベースの推論を行うのはエキスパートシステムの説明です。
- イ誤り。場合分けと深さ優先探索で後戻りしながら解を探すのはバックトラッキング（後戻り法）の説明です。
- ウ正しい。多層のニューラルネットワークのパラメタ（重み）を調整して適切な解を出力させるのがディープラーニングです。
- エ誤り。突然変異，交配，とう汰を繰り返して解を改善していくのは遺伝的アルゴリズムの説明です。