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、入力から出力までの特徴抽出を段階的に自動で学習する手法である。層を深くすることで、人手による特徴量設計に頼らずに複雑な判断ができる点が特徴である。画像認識や音声認識で従来手法を大きく上回る精度を実現した。

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によって複雑な判断を可能にする、という説明がディープラーニングに合致する。
• イ例外事項を除きながら規則や仮説を探すのはデータマイニング一般の説明であり、多層構造という中核が欠けている。
• ウ三段論法や統計的手法を組み合わせる高度な分析は、ディープラーニングに限らない広義のデータ分析の説明である。
• エ知識をルールで表現し演繹推論で結論を導くのはエキスパートシステムなどのルールベース手法である。

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