問67

ITパスポート過去問令和4年度（2022年）問67

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。

選択肢

正解：イ

あなたの回答：未回答

ディープラーニングは、ニューラルネットワークを用いて、大量のデータから特徴や規則性を学習し、その結果を使って推論や判断を行う技術です。この内容に当てはまるのは「イ」です。

ア：不正解: インターネット上の教材を用い、時間や場所の制約を受けにくい形で学ぶ方法の説明です。これはディープラーニングではなく、e-ラーニングに該当します。

イ：正解: ニューラルネットワークを用いて大量データから規則性を学習し、推論や判断を行うという説明です。これはディープラーニングの代表的な説明であり、正解です。

ウ：不正解: 体系的に分類された特定分野の専門知識（ルールなど）に基づいて回答する説明です。これはディープラーニングではなく、エキスパートシステムに該当します。

エ：不正解: 学習者の習熟度や理解に応じて、問題の難易度や必要な知識などを推定する説明です。これはディープラーニングではなく、アダプティブラーニングに該当します。

この問題は、ディープラーニングの基本的な説明を、他の学習形態（e-ラーニング、エキスパートシステム、アダプティブラーニング）と区別できるかを確認することをねらいとしています。

この問題を解くには、ディープラーニングの定義と、選択肢に出てくる関連用語の違いを理解しておく必要があります。

用語	意味
ディープラーニング	ニューラルネットワークを用いて、大量のデータから特徴や規則性を学習し、推論・判断などに利用する機械学習の手法です。
ニューラルネットワーク	入力層・中間層・出力層などの層で構成されるモデルで、データから規則性を学習するために用いられます。
AI（人工知能）	人間の知的作業の一部をコンピュータで実現するための技術の総称です。

用語	意味
eラーニング	インターネットなどを使い、時間や場所の制約を受けにくい形で学習できる仕組みです。
エキスパートシステム	特定分野の専門知識を蓄積し、その知識に基づいて推論して回答するシステムです。
アダプティブラーニング	学習者の理解度や習熟度に応じて、出題や学習内容、難易度などを調整する学習方法です。

選択肢	内容が示す技術	正誤	理由
ア	eラーニング	✕	インターネット上の教材で時間・場所を問わず学習する仕組みであり、ディープラーニングの説明ではありません。
イ	ディープラーニング	○	ニューラルネットワークを用いて大量データから規則性を学習し、推論や判断を行う点が一致します。
ウ	エキスパートシステム	✕	専門知識を蓄積して推論しますが、データから自動的に学習する説明ではありません。
エ	アダプティブラーニング	✕	学習者の習熟度に応じて学習内容や難易度を調整する学習方法であり、ディープラーニングの説明ではありません。

ア：不正解: インターネット上の教材を用い、時間や場所の制約を受けにくい形で学ぶ方法の説明です。これはディープラーニングではなく、e-ラーニングに該当します。

イ：正解: ニューラルネットワークを用いて大量データから規則性を学習し、推論や判断を行うという説明です。これはディープラーニングの代表的な説明であり、正解です。

ウ：不正解: 体系的に分類された特定分野の専門知識（ルールなど）に基づいて回答する説明です。これはディープラーニングではなく、エキスパートシステムに該当します。

エ：不正解: 学習者の習熟度や理解に応じて、問題の難易度や必要な知識などを推定する説明です。これはディープラーニングではなく、アダプティブラーニングに該当します。

※本解説は生成AIによる学習支援用の参考情報です。内容の正確性や最新性は保証されません。最終的な判断は、試験実施団体の公式資料をご確認ください。

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