応用情報技術者試験 令和6年春 午前問3 解説付き過去問
問題
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。
正解
解説
ディープラーニングは、人工知能の分野における機械学習の一種であり、人間の脳神経回路（ニューラルネットワーク）を模倣した多層のネットワーク構造を持つのが特徴である。データの特徴を自動的に学習し、高度なパターン認識や判断を行うことができる。
- ディープラーニングの概要
ディープラーニングは、多層ニューラルネットワークを利用してデータの特徴を抽出し、より複雑な問題を解決する手法である。通常の機械学習では、人間が特徴量を定義する必要があるが、ディープラーニングではデータの特徴を自動的に学習することができる。 - 適用される分野
ディープラーニングは、以下のような分野で活用されている。
- 画像認識（顔認識、物体認識、医療診断など）
- 音声認識（音声アシスタント、翻訳システムなど）
- 自然言語処理（文章の自動生成、機械翻訳など）
- 自動運転（カメラやセンサーを用いた環境認識） - 他の選択肢との比較
- 大量のデータから新たな規則や仮説を発見する手法は、データマイニングや異常検知の手法に分類される。
- 三段論法や統計的手法、パターン認識を組み合わせる方法は、一般的なデータ分析や機械学習の枠組みであり、ディープラーニングとは異なる。
- 知識がルールに従って表現され、推論を行う手法はエキスパートシステムの特徴であり、ディープラーニングとは異なる。