令和元年度 秋期 午前Ⅱ 問17

✓ これが正解エ多層構造のニューラルネットワークにおいて，大量のデータを入力することによって，各層での学習を繰り返し，推論や判断を実現する。

解説

多層のニューラルネットワークで学習する手法がディープラーニングです。

ディープラーニングは、脳の神経細胞のつながりを模したニューラルネットワークを、入力と出力の間に多くの層を重ねた多層構造にして、機械学習を行う手法です。大量のデータを入力して各層の重みを繰り返し調整することで、データの特徴を自ら捉え、画像認識や音声認識などの推論や判断を行えるようになります。肢のうち、多層構造のニューラルネットワークと大量データによる学習を述べたものがこれに当たります。ほかの肢は、教育の方法、心理学の応用、多次元データの分析操作で、深いという言葉が共通しているだけです。ディープの深さは層の多さを指す、と押さえておけば言葉の連想に引っ張られません。

ほかの選択肢はなぜ違うのか

• ア従来の集合教育に，eラーニングや動画配信…：集合教育にeラーニングや動画配信を組み合わせて理解を深めるのは、学習の方法を組み合わせる教育の取組みです。人の学び方の話であり、コンピュータが多層のネットワークで学習する技術ではありません。
• イ深層心理学の理論をコンピュータ上のプログ…：深層心理学の理論をプログラムに実装して性格診断などを行うというのは、深いという語を心理学に結び付けた説明です。ディープラーニングは心理学の理論ではなく、ネットワークの層の深さを指す技術です。
• ウ多次元データベースにおけるデータ分析の過…：多次元データベースで集計結果を下位のレベルへ掘り下げて詳しく見るのは、データ分析の操作の説明です。掘り下げるという意味で深いと言えても、機械が学習して判断する技術とは別のものです。