必ず受かる情報処理技術者試験

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平成31年度春季問題

問題3

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。

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なる。
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設を発見するために、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、演繹えき手法を利用した推論によって優位な結論を導く手法である。

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。

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なる。
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設を発見するために、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、演繹えき手法を利用した推論によって優位な結論を導く手法である。

解答：ア

＜解説＞

ディープラーニングとは、人間の脳の働きを模倣した人工知能技術の一種です。具体的には、多層のニューラルネットワークを用いて、データから複雑なパターンを学習します。この技術は「深層学習」とも呼ばれ、その名の通り、多数の「層」を深く重ねることで、データの深い理解を可能にします。

ア ○ ディープラーニングの説明である。
イ × データマイニングの説明である。
ウ × データマイニングの説明である。
エ × エキスパートシステムの説明である。