アが最も適切です。ディープラーニング（深層学習）は、人間の脳の神経回路（ニューラルネットワーク）を模倣した多層構造のモデルを用い、データから特徴を段階的に学習することで、画像認識や音声認識のような複雑な判断を可能にします。イは異常検知や外れ値分析の説明に近く、ウは一般的なデータ分析手法の組み合わせであり、エはルールベースの知識表現と推論に関する記述です。ディープラーニングは、これらの手法とは異なり、データから直接複雑な特徴表現を学習する点に特徴があります。
システムアーキテクト令和1年度 春期午前I問 2
令和1年度 春期 システムアーキテクト 午前I 問2
難度
標準
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。
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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