多層ニューラルネットワークで学習する深層学習

ディープラーニング(深層学習) は,多層のニューラルネットワークによってデータの特徴や関係を学習する技術です。学習したモデルを分類・認識・予測などに用います。 集合教育とICTを組み合わせるのは,ブレンディッドラーニングに関する説明です。 深層心理学をプログラム化することを意味しません。 集計を下位の詳細なレベルへ掘り下げるのは,ドリルダウンです。

ディープラーニングに該当するものはどれか。

出典令和元年度 秋期 システムアーキテクト試験 午前Ⅱ 問17
ア
従来の集合教育に,eラーニングや動画配信などの ICT 技術を活用した教育を組み合わせて,より深い理解を狙う。
イ
深層心理学の理論をコンピュータ上のプログラムに実装して,人の行動特性分析や性格診断を行う。
ウ
多次元データベースにおけるデータ分析の過程で,集計結果を下位レベルに掘り下げてデータ内容を確認し,更に精緻な分析を行う。
エ
多層構造のニューラルネットワークにおいて,大量のデータを入力することによって,各層での学習を繰り返し,推論や判断を実現する。