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。

選択肢

• 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。

正解と解説

正解：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。

ディープラーニングは、人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークの層を多数重ね（深く）、入力から出力までの変換を段階的に学習させる手法である。層を深くすることで特徴量そのものをデータから自動的に獲得でき、画像認識や音声認識など複雑な判断が可能になる。

選択肢ごとの解説

• ア正しい。多層のニューラルネットワークで複雑な判断を学習する。
• イ例外を除きながら規則を探すのはデータマイニング寄りの説明で、多層構造の話ではない。
• ウ三段論法や統計手法の組合せは一般的なデータ分析・推論の説明で、深層学習に固有ではない。
• エルールベースの知識表現と演繹推論はエキスパートシステムの考え方。

この問題は2回出題されています

• 2019年度 春期 午前 問3（このページ）
• 2024年度 春期 午前 問3

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