ディープラーニングは、人間の脳神経回路を模した人工ニューラルネットワークを多層に重ね、各層が前層の出力から段階的に高次の特徴を抽出して複雑な判断を可能にする機械学習手法でありアが正解です。イは外れ値除去を繰り返すデータマイニング寄りの説明、ウは三段論法やパターン認識を組み合わせる一般的なデータ分析、エはルールベースのエキスパートシステム(演繹推論)の説明で、いずれも多層ニューラルネットによる特徴学習という本質を欠くため誤りです。
令和1年度 春期 応用情報技術者 午前 問3
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
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
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