[応用情報技術者試験] 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。

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応用情報技術者試験の過去問を解くだけの書き溜め型の勉強記事です。
少なくとも一日一問以上ずつ問いていくので、気軽に読んでください。

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先に出典: 平成31年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3

問題

ap_kakomon_3

(いい感じのLaTeXプラグインを入れるまでは当面スクショします)

回答

(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する。

自己解説

自分的ポイントは当たり前だけど下記

  • ディープラーニングの概要を選ぶ

なので、結構わかりやすいと思う。
ニューラルネットとか、畳込みとかそういうワードが出がちだと思う。

(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する

正しい。

(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説を発見するために,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。

たぶんデータマイニングだと思う。
不正解

(ウ)様々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。

これもデータマイニングだと思う。
不正解

(エ)知識がルールに従って表現されており,演繹手法を利用した推論によって有意な結論を導く手法である。

これはエキスパートシステム。
Wikipediaとかだと下記のような定義をしている。

人間の専門家の意思決定能力をエミュレートするものである。専門家のように知識についての推論によって複雑な問題を解くよう設計されており、通常のプログラミングのようにソフトウェア開発者が設定した手続きに従うわけではない。

なので不正解。

問題の著作権について

その他の項目で下記の質問に対し、
許諾、使用料の必要性がないとのことなのでありがたく使わせていただきます。

試験の過去問題の使用方法(申請方法、使用料等)について教えてください。
 当機構で公表している過去の試験問題の使用に関し、許諾や使用料は必要ありません。



次回は、問4です。
じゃあね〜〜。