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（深層学習）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中間層を多層に重ねることで、入力から結果までの複雑な特徴抽出と判断を機械が自動で獲得する手法である。層を深くすることで、従来は人が設計していた特徴量そのものをデータから学習できる点が特徴である。

選択肢ごとの解説

• ア正しい。脳神経回路を模した多層のネットワークで処理を重ね、複雑な判断を可能にするのがディープラーニングである。
• イ未知の規則や仮説を大量データから発見する記述はデータマイニング寄りの説明であり、多層ネットワークの説明になっていない。
• ウ三段論法や統計手法を組み合わせた高度な分析という記述は、機械学習・データ分析全般の説明にとどまる。
• エルールで表現された知識と演繹推論で結論を導くのは、エキスパートシステムなど従来型の推論の説明である。

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