問3令和3年度 秋期テクノロジ系
AI におけるディープラーニングに最も関連が深いものはどれか。
- アある特定の分野に特化した知識を基にルールベースの推論を行うことによって，専門家と同じレベルの問題解決を行う。
- イ試行錯誤しながら条件を満たす解に到達する方法であり，場合分けを行い深さ優先で探索し，解が見つからなければ一つ前の場合分けの状態に後戻りする。
- ウ神経回路網を模倣した方法であり，多層に配置された素子とそれらを結ぶ信号線で構成されたモデルにおいて，信号線に付随するパラメタを調整することによって入力に対して適切な解が出力される。
- エ生物の進化を模倣した方法であり，与えられた問題の解の候補を記号列で表現して，それらを遺伝子に見立てて突然変異，交配，とう汰を繰り返して逐次的により良い解に近づける。
正解はウ
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ウ ディープラーニングは，神経回路網を模倣したモデルを多層に構成し，入力と望ましい出力の関係を学べるように信号線のパラメタを調整する方法である。多層の素子を通じて入力から適切な解を得る説明が該当する。
- ア 特定分野の専門家がもつ知識を規則として用意し，その規則に基づいて推論する方法の説明である。多層の素子のパラメタを調整する方法ではない。
- イ 場合分けを深さ優先で調べ，行き詰まると直前の状態へ戻って別の候補を試す探索方法の説明である。入力から学んでパラメタを調整する方法ではない。
- エ 解の候補を遺伝子に見立て，突然変異，交配，とう汰によってより良い候補を残す方法の説明である。神経回路網を多層化する方法ではない。
この解説は間違っています
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出典：令和3年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問3