AIにおけるディープラーニングの説明

ディープラーニング(深層学習)は,人間の脳神経回路(ニューロン網)を模した多層ニューラルネットワーク(入力層,複数の隠れ層,出力層)を用いて,データの特徴量を自動的に抽出し,高度で複雑なパターン認識や判断を行わせる機械学習の手法です。したがって正解はアとなります。 各選択肢の解説は以下のとおりです。 データマイニングや外れ値(異常値)除去を伴う探索的データ分析の説明です。 複合的なデータアナリティクスや推論システムの一般的な説明です。 エキスパートシステム(ルールベース推論エンジン)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。

出典令和6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。