令和1年度 春期 情報処理安全確保支援士 午前I 問2

ディープラーニングは、人間の脳の神経回路を模した多層構造のニューラルネットワーク（神経細胞の集まり）を用いて、データから複雑な特徴やパターンを自動的に学習する技術です。この多層構造により、低レベルな特徴から高レベルな特徴へと段階的に情報を処理し、画像認識や自然言語処理のような高度な判断を可能にします。選択肢アは、このディープラーニングの核心的な仕組みを的確に表しています。選択肢イは、例外事項を取り除くという点がディープラーニングの教師あり学習や教師なし学習といった一般的な学習方法とは異なり、不適切です。選択肢ウは、三段論法や統計的手法、パターン認識手法を組み合わせるという説明がディープラーニングの「多層の処理」という本質からずれています。選択肢エは、ルールベースの推論に重点を置いており、ディープラーニングがデータから自動的に学習する特徴とは異なります。