問題
ディープラーニング(深層学習)の説明として、最も適切なものはどれか。
選択肢
- 1ア 人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークを多層にして、複雑なパターンを学習する手法
- 2イ 大量のルールを人手で定義してAIに入力する手法
- 3ウ データを深く暗号化して保護する技術
- 4エ データベースの深い階層にアクセスする技術
正解
1. ア 人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークを多層にして、複雑なパターンを学習する手法
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解説
正解はア。ディープラーニング(深層学習)は、人間の脳の神経回路網を模したニューラルネットワークの中間層(隠れ層)を多層化した機械学習の手法であり、データから特徴量を自動的に抽出できる点が大きな特徴である。これにより画像認識・音声認識・自然言語処理などの分野で従来手法を大きく上回る精度を実現し、生成AIの基盤技術にもなっている。イの大量のルールを人手で定義して入力する方式は、ルールベースのエキスパートシステムなど機械学習以前のAIの説明であり、データから自動的に学習するディープラーニングとは対照的である。ウの暗号化やエのデータベース階層へのアクセスは学習という概念と無関係である。ITパスポートでは「ニューラルネットワークの多層化」と「特徴量の自動抽出」が頻出キーワードである。
一問一答
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