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。
| ア | あるデータから結果を求める処理を、人間の脳神経回路のように多層の処理を重ねることによって、複雑な判断をできるようになる。 |
| イ | 大量のデータからまだ知られていない新たな規則や仮設を発見するために、想定値から大きく外れている例外事項を取り除きながら分析を繰り返す手法である。 |
| ウ | 多様なデータや大量のデータに対して、三段論法、統計的手法やパターン認識手法を組み合わせることによって、高度なデータ分析を行う手法である。 |
| エ | 知識がルールに従って表現されており、演 |
答え ア
【解説】
ディープラーニング(深層学習)は、コンピュータによる機械学習で、人間の脳神経回路を模したニューラルネットワークを多層的にすることで、コンピュータ自らがデータに含まれる潜在的な特徴をとらえ、より正確で効率的な判断を実現させる技術や手法です。
音声認識と自然言語処理を組み合わせた音声アシスタントや画像認識など、パターン認識の分野で実用化されています。
【キーワード】
・ディープラーニング
- ディープラーニング(deep learning)
システムがデータの特徴を学習して事象の認識や分類を行う“機械学習”の手法です。
データの特徴をより深いレベルで学習し、非常に高い精度で特徴を認識できるため、画像や音声の認識などの分野での活用が期待されています。
もっと、「ディープラーニング」について調べてみよう。
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