基礎理論｜令和4年度 ITパスポート試験 問67

• インターネット上に提示された教材を使って，距離や時間の制約を受けることなく，習熟度に応じて学習をする方法である。
• ✓ これが正解コンピュータが大量のデータを分析し，ニューラルネットワークを用いて自ら規則性を見つけ出し，推論や判断を行う。
• 体系的に分類された特定分野の専門的な知識から，適切な回答を提供する。
• 一人一人の習熟度，理解に応じて，問題の難易度や必要とする知識，スキルを推定する。

解説

ディープラーニングは、層を重ねて自ら規則性を見つけます。

ディープラーニングは、人の神経のつながり方をまねたニューラルネットワークを、何層にも深く重ねて作り、そこへ大量のデータを通すことで、機械が自分から規則性を見つけ出せるようにした方法です。以前は、どこに注目すればよいのかを人が教えてやる必要がありましたが、層を深くすることで、注目すべき特徴そのものを機械がデータの中から取り出せるようになりました。画像に何が写っているかを言い当てたり、話し言葉を文字にしたりできるのはこの働きによるものです。残る三つは、インターネット上の教材で学ぶ形、特定分野の知識を集めて答えを返す仕組み、そして学ぶ人の習熟度に合わせて教材を変えるアダプティブラーニングの説明で、いずれも機械が自ら学ぶ方法の説明ではありません。よって最も適切なのは、自ら規則性を見つけ出すという記述です。

ほかの選択肢はなぜ違うのか

• インターネット上に置かれた教材を使い、場所や時間に縛られず、自分の習熟度に応じて学んでいく形の説明です。学ぶ主体は人であって機械ではないので、機械が大量のデータから規則性を見つけ出す方法の説明にはなりません。学ぶ主体が人か機械かを先に見ます。
• 体系的に分類された特定分野の専門的な知識をもとに、適切な答えを返す仕組みの説明です。知識をあらかじめ人が整理して与えている点が要で、データから自ら規則性を取り出すディープラーニングとは成り立ちが違います。
• 一人ひとりの習熟度や理解の度合いに応じて、問題の難しさや必要な知識を見きわめていくのはアダプティブラーニングの説明です。学びを助ける仕組みの側の話であり、機械そのものの学び方を述べたものではありません。

この問題に関係する言葉

• ディープラーニング
• ニューラルネットワーク
• アダプティブラーニング

出典：令和4年度 ITパスポート試験 問67

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