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正解は「B.コンピュータが大量のデータを分析し、ニューラルネットワークを用いて自ら規則性を見つけ出し，推論や判断を行う。」です。
ディープラーニングは人工ニューラルネットワークを用いて大量データから特徴を抽出し、自動的に学習・推論する技術です。
この記事では、ITパスポート試験（令和4年度）で出題された過去問の第13問「ディープラーニング」について、試験対策の観点からわかりやすく解説します。
ディープラーニングの特徴
ディープラーニング＝ニューラルネットワークを用いた自動学習・推論
ディープラーニングは、多層構造のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク）を使用して、画像認識や音声認識、自然言語処理などの高度な推論や判断を行います。人間が特徴を設計する必要がなく、大量のデータから規則性を自動で抽出できます。
他の選択肢との違い
- インターネット上の教材で習熟度に応じて学習：eラーニングの説明であり、AI技術ではない
- 体系的に分類された知識から回答：専門家システムの説明
- 習熟度に応じた問題難易度調整：アダプティブラーニングの説明
したがって、ディープラーニングとして正しい説明は「コンピュータが大量のデータを分析し、ニューラルネットワークを用いて自ら規則性を見つけ出し，推論や判断を行う」です。
問われているポイント
この問題では、AI技術の一つであるディープラーニングの特徴や用途を正しく理解しているかが問われています。
大量データの分析、自動特徴抽出、推論・判断がポイントです。
気を付けてほしい点（勘違いしやすいポイント）
- eラーニングやアダプティブラーニングとは区別する
- 専門家システムとの違いを押さえる
補足
ITパスポート試験では、AI技術の種類や特徴を理解しているかが問われる傾向があります。
ITパスポート試験での出題パターン
テクノロジ系では、ディープラーニングや機械学習、AI技術の特徴を問う問題が出題されます。
この知識が使われている問題
まとめ
- ディープラーニングは多層ニューラルネットワークを用いた自動学習・推論技術
- 大量データから特徴を抽出し、推論や判断を自動で行う
- eラーニングやアダプティブラーニング、専門家システムとは異なるAI技術である