問題
テクノロジ系
問67 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
- アインターネット上に提示された教材を使って，距離や時間の制約を受けることなく，習熟度に応じて学習をする方法である。
- イコンピュータが大量のデータを分析し，ニューラルネットワークを用いて自ら規則性を見つけ出し，推論や判断を行う。
- ウ体系的に分類された特定分野の専門的な知識から，適切な回答を提供する。
- エ一人一人の習熟度，理解に応じて，問題の難易度や必要とする知識，スキルを推定する。
解説
正解：イ
概要
ディープラーニング（深層学習）がどのような仕組みで学習・推論を行うかの基本説明を問う問題です。
正解の理由
ディープラーニングはニューラルネットワーク（多層構造）を用いて大量データから特徴や規則性を学習し，未知データに対して推論や分類などを行います。したがって「ニューラルネットワークを用いて規則性を見つけ出し推論や判断を行う」が最も適切です。
各選択肢の解説
ア（×）: 距離や時間の制約なく教材で学ぶ説明はeラーニングの内容で，ディープラーニングの説明ではないため誤りです。
イ（〇）: 大量データを分析しニューラルネットワークで規則性を学習して推論・判断するのはディープラーニングの説明として適切です。
ウ（×）: 体系化された専門知識から回答を返すのはエキスパートシステムなどの説明で，ディープラーニングそのものの説明ではありません。
エ（×）: 習熟度に応じて難易度や学習内容を推定するのは適応学習の考え方で，ディープラーニングの定義説明としては不適切です。
ポイント
ディープラーニングはニューラルネットワークを深くしたモデルで，データから特徴を自動学習して推論する点が要点です。