システムアーキテクト試験 2019年 午前2 問17
問題文
ディープラーニングに該当するものはどれか。
選択肢
ア：従来の集合教育に、eラーニングや動画配などのICT技術を活用した教育を組み合わせて、より深い理解を狙う。
イ：深層心理学の理論をコンピュータ上のプログラムに実装して、人の行動特性分析や性格診断を行う。
ウ：多次元データベースにおけるデータ分析の過程で、集計結果を下位レベルに掘り下げてデータ内容を確認し、更に精緻な分析を行う。
エ：多層構造のニューラルネットワークにおいて、大量のデータを入力することによって、各層での学習を繰り返し、推論や判断を実現する。（正解）
ディープラーニングに該当するものはどれか。【午前2 解説】
要点まとめ
- 結論：ディープラーニングは多層ニューラルネットワークを用いて大量データから学習し推論を行う技術です。
- 根拠：選択肢エは「多層構造のニューラルネットワーク」と「大量のデータを用いた学習」を明示しており、ディープラーニングの定義に合致します。
- 差がつくポイント：ディープラーニングは単なるICT活用や心理学理論の実装ではなく、深層ニューラルネットワークの反復学習に特徴がある点を理解しましょう。
正解の理由
選択肢エは「多層構造のニューラルネットワーク」と「大量のデータを入力し各層で学習を繰り返す」と記述されており、これはディープラーニングの基本的な特徴そのものです。ディープラーニングは深い層を持つニューラルネットワークを用いて特徴抽出やパターン認識を行い、推論や判断を実現します。したがって、エが正解です。
よくある誤解
ディープラーニングは単なる「深い学習」や「心理学の深層理論」ではなく、機械学習の一種である深層ニューラルネットワークの技術です。ICT活用やデータベース分析とは異なります。
解法ステップ
- 問題文の「ディープラーニング」の定義を思い出す。
- 選択肢のキーワードを確認する（多層ニューラルネットワーク、大量データ、学習の繰り返し）。
- それらがディープラーニングの特徴に合致するかを判断する。
- 他の選択肢がディープラーニングの定義に合わないことを確認する。
- 最も適切な選択肢を選ぶ。
選択肢別の誤答解説
- ア: ICT技術を活用した教育方法の説明であり、ディープラーニングとは無関係です。
- イ: 深層心理学の理論をプログラム化したもので、心理学的分析であり機械学習技術ではありません。
- ウ: 多次元データベースの分析手法であり、ディープラーニングの特徴であるニューラルネットワークとは異なります。
- エ: 多層ニューラルネットワークを用いた学習と推論を説明しており、ディープラーニングの正しい定義です。
補足コラム
ディープラーニングは機械学習の一分野で、特に画像認識や音声認識、自然言語処理などで高い性能を発揮しています。多層のニューラルネットワークが自動的に特徴を抽出し、従来の手法よりも精度の高い推論を可能にします。GPUの発展や大量データの利用が普及の背景にあります。
FAQ
Q: ディープラーニングと機械学習の違いは何ですか？
A: ディープラーニングは機械学習の一種で、多層ニューラルネットワークを用いて自動的に特徴抽出を行う技術です。機械学習はより広い概念で、様々なアルゴリズムを含みます。
A: ディープラーニングは機械学習の一種で、多層ニューラルネットワークを用いて自動的に特徴抽出を行う技術です。機械学習はより広い概念で、様々なアルゴリズムを含みます。
Q: ディープラーニングはどのような分野で使われていますか？
A: 画像認識、音声認識、自然言語処理、自動運転など多くの分野で活用され、高度なパターン認識や推論に利用されています。
A: 画像認識、音声認識、自然言語処理、自動運転など多くの分野で活用され、高度なパターン認識や推論に利用されています。
関連キーワード: ディープラーニング、ニューラルネットワーク、機械学習、深層学習、AI, 人工知能、多層構造、大量データ学習