基礎理論｜令和7年度 ITパスポート試験 問86

• e-ラーニング
• アクティブラーニング
• アダプティブラーニング
• ✓ これが正解ディープラーニング

解説

特徴を人が教えなくても、機械が自ら取り出して見分けます。

犬と猫を見分けるとき、耳の形や顔の輪郭のどこを見ればよいかを人が言葉で書き出すのは容易ではありません。ディープラーニングは、層を深く重ねた仕組みに大量の画像を通すことで、見分けに効く特徴を機械の側が自ら見つけ出します。浅い層では線や色の濃淡といった単純なものを、深い層ではそれらを組み合わせた形を捉えていきます。人が特徴を指定しなくてよいところが、それまでの学習の仕組みとの大きな違いです。特徴を自動的に抽出して種類を識別できるようにするという説明に当てはまります。そのぶん、大量の画像と計算の力が必要になります。

ほかの選択肢はなぜ違うのか

• 情報の仕組みを使って学ぶ形の教育を指します。人が学ぶための手立ての名であって、機械が画像から特徴を取り出す技術ではありません。学ぶ主体が人か機械かが違います。
• 学ぶ人が受け身でなく自ら動いて学ぶ形の教育です。これも人の学び方についての言葉であり、画像から特徴を取り出す技術とは扱っている領域がまったく違います。語尾が揃っているだけで、中身は近くありません。
• 一人ひとりの理解の度合いに合わせて内容を変えていく形の教育です。やはり人が学ぶ場面の言葉で、機械が自ら特徴を見つける仕組みの名ではありません。合わせる相手が学ぶ人であって、画像ではありません。

この問題に関係する言葉

• ディープラーニング
• e-ラーニング
• アダプティブラーニング

出典：令和7年度 ITパスポート試験 問86

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