アが最も適切です。
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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。
結論 → 詳細 → 補足 の 3 層構成
アが最も適切です。
ディープラーニング（深層学習）は、人間の脳の神経回路（ニューラルネットワーク）を模倣した多層構造のモデルを用い、データから特徴を段階的に学習することで、画像認識や音声認識のような複雑な判断を可能にします。イは異常検知や外れ値分析の説明に近く、ウは一般的なデータ分析手法の組み合わせであり、エはルールベースの知識表現と推論に関する記述です。ディープラーニングは、これらの手法とは異なり、データから直接複雑な特徴表現を学習する点に特徴があります。
解説は Google Gemini に IPA 公式の問題文・公式解答を入力して生成しています。 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るため、 重要な判断は必ず IPA 公式資料でご確認ください。
最終更新:
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