令和6年度 春期 午前 問3
基礎理論
ディープラーニングに関する記述
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。
- 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。
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✓ これが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。
解説
多層に重ねて複雑な判断をさせる仕組みです。
設問は、AI におけるディープラーニングの説明として最も適切なものを選ばせています。軸になるのは、その名にある深さが何を指しているかという一点です。ディープラーニングは、人間の脳神経回路をまねた仕組みを何層も積み重ね、前の層が出したものを次の層が受け取る形で処理を進めます。層を深くすると、どこに目を付ければよいのかを人が指定しなくても、大量の例から機械の側が見つけ出せるようになります。したがって、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、という記述が当てはまります。画像の認識や音声の認識で精度が大きく伸びた背景にも、この積み重ねがあります。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- イ大量のデータからまだ知られていない新たな…:大量の情報の中から、まだ知られていない規則や仮説を掘り出す手法の説明です。目指しているのが予測や判断ではなく発見の側にあり、例外を取り除きながら繰り返す進め方も異なります。
- ウ多様なデータや大量のデータに対して,三段…:三段論法のような論理の推論や、統計の手立てを組み合わせる、より広い枠組みの説明です。層を積み上げて重みを調整するという中身が、ここには含まれていません。
- エ知識がルールに従って表現されており,演繹…:人が書いた規則を演繹によってたどり、結論を導く方式の説明です。知識を人の側が用意する点が、多くの例から機械が学び取る方式と正面から食い違います。
この問題の用語
- 分析集めたデータを細かく分けて、何がどう関わっているかを読み取ること。量が増えるほど、扱う道具も考え方も変わります。
- パターン繰り返し現れる規則性や、決まった形のことを指します。膨大なデータを処理して、そこに隠れた規則性を見つける使い方が広がりました。
出典:令和6年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3
同じ用語が出る問題
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