応用情報技術者試験 応用情報技術者試験 平成31年度春期 午前 問3: 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。

問題本文

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

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

ディープラーニング（深層学習）の本質を問う問題である。ディープラーニングは人間の脳神経回路（ニューロン）を模したニューラルネットワークを多層に重ね、入力データから結果を導く処理を層ごとに積み上げることで、画像認識のような複雑な判断を自動で学習できる手法であるため、アが正解である。

選択肢ごとの解説

• ア.脳神経回路を模した多層構造で複雑な判断を可能にするという、ディープラーニング（多層ニューラルネットワーク）の定義そのものであり正しい。
• イ.大量データから新たな規則や仮説を発見する手法はデータマイニングの説明であり、ディープラーニングではない。
• ウ.三段論法・統計手法・パターン認識を組み合わせる高度分析は一般的なデータ分析の説明にとどまり、多層ニューラルネットワークという核心を欠く。
• 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（ルールベース推論）の説明であり、データから学習するディープラーニングとは異なる。