ディープラーニングにおける多層神経回路網

正解は「ア」です。 ディープラーニング(深層学習)は、人間の脳神経回路(ニューロン)を模した人工ニューラルネットワークを多層(入力層・中間層(複数)・出力層)に重ねたモデルです。 大量のデータを与えることで、従来人間が手作業で設計していた「特徴量」をコンピュータ自身が自動的に抽出・学習し、画像認識・音声認識・自然言語処理などで高度かつ複雑な判断を実現します。 想定から外れた例外を除きながら大量データを分析し、新しい規則や仮説を見つけるのは データマイニング の説明です。 三段論法・統計的手法・パターン認識を組み合わせた 従来型のデータ分析 の説明です。多層の処理を重ねるというディープラーニングの特徴がありません。 知識をルール(if-then)で表し、演繹的な推論で結論を導くのは エキスパートシステム (ルールベース推論)の説明です。

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 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。