応用情報技術者試験 令和6年度 春期 午前 問3

【正解】ア

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を多層化した機械学習手法です。入力層と出力層の間に多数の中間層を設け、層を重ねながらデータの特徴を段階的に抽出します。例えば、画像認識では、輪郭、部分的な形、物体全体というように複雑な特徴を学習できます。多層の処理によって高度な判断を可能にすると説明しているアが適切です。

イの、例外事項を取り除きながら未知の規則や仮説を発見するという説明は誤りです。未知の傾向や規則を大量のデータから発見することはデータマイニングに当たり、外れ値の除去はデータクレンジングなどの前処理です。いずれもディープラーニングそのものの定義ではありません。

ウの、三段論法、統計、パターン認識などを組み合わせるという説明は誤りです。これは複数の技法を利用する一般的な高度データ分析やデータサイエンスの説明であり、多層ニューラルネットワークという特徴がありません。

エの、規則として表現された知識から演繹的に結論を導くという説明は誤りです。これは知識ベースと推論エンジンを用いるルールベース型AI、特にエキスパートシステムの説明です。

【ポイント】 ディープラーニングの中心語は、「多層ニューラルネットワーク」と「特徴の自動学習」です。 ルールを人が記述するエキスパートシステムとは、判断の仕組みが異なります。 画像認識、音声認識、自然言語処理などで広く利用されます。