ディープラーニングとは？

ディープラーニングとは、多層に積み重ねたニューラルネットワークを用いる機械学習手法。人手で特徴量を設計しなくても、層を通じてデータから特徴表現そのものを自動獲得できる点が従来手法との大きな違い。

システムアーキテクト試験の過去問では1回出題されています。

でぃーぷらーにんぐ

システムアーキテクト試験の頻出用語／午前II／別名：深層学習

ディープラーニングの意味

多層に積み重ねたニューラルネットワークを用いる機械学習手法。人手で特徴量を設計しなくても、層を通じてデータから特徴表現そのものを自動獲得できる点が従来手法との大きな違い。

画像認識では畳込みニューラルネットワーク（CNN）、時系列や言語ではRNNやトランスフォーマが使われる。生成AIの基盤モデルもこの系譜。

「特徴量を人間が設計する必要がない」ことが本質。学習に大量のデータと計算資源を要する点が課題として問われる。

ディープラーニングに該当するものはどれか。
正解：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。
要点：ディープラーニングは多層NNが特徴表現を自動獲得する手法
ディープラーニングは、多層に積み重ねたニューラルネットワークへ大量のデータを与え、各層で特徴表現を段階的に学習させる機械学習の手法である。従来は人が設計していた特徴量をデータから自動的に獲得できる点が大きな特徴で、画像認識や音声認識で高い性能を示している。
出典：令和1年度秋期システムアーキテクト試験 am2 問17（IPA）

最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。