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。

テクノロジ系・一部改変

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。
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。

なぜ違う: データマイニング的な記述で、ディープラーニングの定義ではない。

ウ 多様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。

なぜ違う: 手法の組合せの一般論で、多層NNの説明ではない。

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。

なぜ違う: ルールベース推論（エキスパートシステム）の説明。

正解: ア

要点: 人間の脳神経回路のように多層の処理を重ねて複雑な判断を行う。

ディープラーニングは、人間の脳神経回路を模した多層のニューラルネットワークで処理を重ね、複雑な判断を可能にする手法。例外除去の反復分析、三段論法・統計の組合せ、ルールベースの演繹推論とは異なる。

この問題に出てくる用語

関連キーワード: ディープラーニング・ニューラルネットワーク・AI

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出典：令和6年度 春期 応用情報技術者試験 午前 問3