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。

解説　本サイト独自（IPA公表のものではありません）

ア　ディープラーニングは，人間の脳神経回路を模した処理を多層に重ね，データに含まれる特徴を段階的に学習する方法である。層を重ねることで，単純な特徴を組み合わせた複雑な関係を扱い，入力データから結果を判断できる。

• イ　想定値から大きく外れた例外事項を取り除いて分析を繰り返すことは，データを整理する分析手順の説明であり，多層の処理による学習の定義ではない。
• ウ　複数の推論手法や認識手法を組み合わせた高度なデータ分析というだけでは，多層の処理で特徴を学ぶディープラーニング固有の説明になっていない。
• エ　これは，明示された知識をルールに従って演繹的に適用し，結論を導く推論方式の説明である。データから多層の処理を学習する方法ではない。