アが最も適切です。機械学習は、コンピュータが大量のデータ（記憶したデータ）を分析し、その中から規則性や特徴（特定のパターン）を発見する能力を人工的に作り出す技術です。これにより、コンピュータは人間のように経験から学習できるようになります。
基本情報技術者2018年度 秋期午前問 3
2018年度 秋期 基本情報技術者 午前 問3
難度
標準
AIにおける機械学習の説明として、最も適切なものはどれか。
選択肢
ア記憶したデータから特定のパターンを見つけ出すなどの、人が自然に行っている学習能力をコンピュータにもたせるための技術
イコンピュータ、機械などを使って、生命現象や進化のプロセスを再現するための技術
ウ特定の分野の専門知識をコンピュータに入力し、入力された知識を用いてコンピュータが推論する技術
エ人が双方向学習を行うために、Webシステムなどの情報技術を用いて、教材や学習管理能力をコンピュータにもたせるための技術
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
イはシミュレーションやバイオインフォマティクス、ウはエキスパートシステムというAIの別分野の説明です。エはeラーニングや学習管理システム（LMS）の説明であり、機械学習とは異なります。
この解説は？
この解説は AI 生成です（詳細）
解説テキストは Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しました。 人間によるレビューを行ったものと、未レビューのものが混在します。
AI は事実誤認・選択肢の取り違え・最新法令の反映漏れ等を含む可能性があります。 重要な判断は必ず IPA 公式 PDF または最新の参考書でご確認ください。
解説の検証プロセス・誤り報告フローは 運営透明性レポートで公開しています。
分野「基礎理論」の学習ポイント
この問題の理解を「分野全体の力」に広げるための足がかり
- 何が問われるか
- 2進数・論理演算・確率・統計など、IT全般の土台となる数学・離散構造の理解度。
- 学習の進め方
- 公式の暗記ではなく、ビット表現や真理値表を「手で書ける」状態を作る。例題を3パターン以上手で解いて感覚化する。
- 関連キーワード
- 2進数論理演算シフト演算誤差確率情報量
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