深層学習の特徴は、脳を模したニューラルネットワークに中間層を幾重にも重ね、データから特徴を段階的に抽出する点にある。木の分岐で分類する決定木、進化を模した遺伝的アルゴリズム、行動と報酬で学ぶ強化学習とは学習の仕組みが異なる。
2026年9月試験 1級電気通信工事施工管理技士 問題A 問36
機械学習の手法におけるディープラーニング(深層学習)に関する記述として, 適当なものは次のうちどれか。
選択肢
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各選択肢の解説
- ア
ふたつに枝分かれした木構造によって特徴分類手続きを記述したデータ構造により,複数の特徴からその性質や分類を決定する学習手法である。
誤り。特徴による分岐を木構造で表すのは決定木。
- イ
生物の進化をモデル化することで,組み合わせ最適化問題の解を逐次近似的に求める学習手法である。
誤り。進化や自然選択を模して最適化するのは遺伝的アルゴリズム。
- ウ
個々の行動についてではなく,一連の行動結果に対して与えられた評価に基づいて行動知識を獲得する学習手法である。
誤り。行動と報酬に基づき方策を学ぶのは強化学習。
- エ
脳の数理モデルを用いたニューラルネットワークに,中間層が幾重にも重なる構造を持たせることで,大規模なデータから自動的に特徴を抽出できるようにする学習手法である。
正しい。多層ニューラルネットワークが大量データから階層的な特徴表現を獲得する。
解説・公式出典について
解説は学習支援用に作成したもので、試験実施機関による公式解説ではありません。 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、 重要な判断は必ずリンク先の公式資料でご確認ください。
最終更新:
出典:一般財団法人全国建設研修センター 令和8年度1級電気通信工事施工管理技術検定 第一次検定 試験問題A No.36。ルビ・改行・空白を整理し、添字・指数・分数を文字化。図中の情報は原本画像と併記し、原本の数字選択肢をア・イ・ウ・エに変換。解説は本サイト作成。
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