アが最も適切です。ディープラーニングは、人間の脳の神経回路(ニューラルネットワーク)を模倣し、複数の層(レイヤー)を重ねることで、画像認識や自然言語処理のような複雑な判断を可能にする機械学習の一種です。イは外れ値除去の一般的なデータ分析手法を説明しており、ディープラーニングの特徴とは異なります。ウは統計的手法やパターン認識を組み合わせるという点は共通しますが、三段論法という論理的な推論手法はディープラーニングの直接的な説明ではありません。エは、知識をルール化して推論するエキスパートシステムなどのAI技術の説明であり、ディープラーニングのようなデータ駆動型の手法とは異なります。
ITストラテジスト令和1年度 春期午前I問 2
令和1年度 春期 ITストラテジスト 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
展開閉じる
解説
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
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
AI コパイロット
この問題を AI と深掘りする
用語解説・選択肢分析・類題生成をその場で対話。クイズモードでは解答→解説がゼロ遷移。
共有
ショート動画
関連する問題
基礎理論 の他の問題
- ITストラテジスト2009年度 秋期 午前I 問12進数の表現で、2の補数を使用する理由はどれか。
- ITストラテジスト2009年度 秋期 午前I 問2誤り検出方式である CRC に関する記述として、適切なものはどれか。
- ITストラテジスト2009年度 秋期 午前I 問3n個の要素x1,x2,…,xから成る連結リストに対して、新たな要素 xm+1の末尾への追加に要する時間をf(n) とし、末尾の要素x』の削除に要する時間をg(n) とする。 n が非常に大きいとき、実装方法 1 と実装方法2におけるf(n)/g(n)の挙動として、適切なものはどれ…
- ITストラテジスト2009年度 秋期 午前I 問8図の論理回路において, S=1, R=1, X=0, Y=1 のとき、S をいったん0にした後、再び1に戻した。この操作を行った後のX、Yの値はどれか。
- ITストラテジスト2010年度 秋期 午前I 問1後置表記法(逆ポーランド表記法)では、例えば、式 Y=(A-B)×C を YAB-Cx= と表現する。 次の式を後置表記法で表現したものはどれか。 Y=(A+B)×(C-(D÷E))