応用情報技術者試験 応用情報技術者試験 令和3年度秋期 午前3: AIにおけるディープラーニングに最も関連が深いものはどれか。

応用情報技術者試験 令和3年度秋期 午前
Q 33 / 80
AIにおけるに最も関連が深いものはどれか。
この問の正解率:42.17%(1,290件)

解説

応用情報技術者試験 令和3年度秋期 午前 問3「AIにおけるディープラーニングに最も関連が深いものはどれか。…」の正解と解説です。応用情報技術者試験の「テクノロジ系」分野の過去問で、これまでの受験者の正答率は約42%です。

正解

. 神経回路網を模倣した方法であり,多層に配置された素子とそれらを結ぶ信号線で構成されたモデルにおいて,信号線に付随するパラメタを調整することによって入力に対して適切な解が出力される。

正答率 42.2%(1,290人中 544人が正解)

問題の解説

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脳の神経回路網(ニューロン)を模倣したニューラルネットワークを多層化(入力層と出力層の間に隠れ層を設けた多層パーセプトロン)した手法で、各信号線に付随する重み(パラメタ)を学習によって調整することで、入力に対して適切な出力を得る。この説明に一致するのはウである。

選択肢ごとの解説

  • 特定分野の知識をルールとして蓄え推論を行う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、データから自動で重みを学習するディープラーニングとは異なる。
  • 深さ優先で探索し行き詰まったら一つ前に戻るのはバックトラッキング(後戻り)法の説明であり、探索アルゴリズムの一種でディープラーニングではない。
  • 正しい。多層に配置された素子(人工ニューロン)とそれを結ぶ信号線、信号線の重み(パラメタ)の調整による学習という記述は、まさにニューラルネットワークを多層化したディープラーニングの説明である。
  • 解の候補を遺伝子(記号列)に見立て、突然変異・交配・淘汰を繰り返して最適化するのは遺伝的アルゴリズム(GA)の説明であり、ディープラーニングではない。

応用情報技術者試験 令和3年度秋期 午前 の過去問一覧に戻る・問3

応用情報技術者試験 の iOS アプリ版

アプリ版なら、よりスムーズに動作し、
スワイプで問題遷移ができます。

応用情報技術者試験 合格.dev を App Store でダウンロード