平成31年度春期 情報処理安全確保支援士 午前Ⅰ 問2

午前I 問02：ディープラーニングは“何層も重ねて学ぶ”AIだよ

ディープラーニングは、たくさんの層を重ねたニューラルネットワークで、データの特徴を少しずつ見つけながら最終的な判断まで行う仕組みだよ。たとえば画像を見るときに、最初は線や色、次に形、最後に「これは猫かも」と判断していくイメージだね。

この問題で問われていること

ポイントは、データの中から傾向を探すデータマイニングや、人が用意したルールで判断するルールベース推論と区別できるかだよ。ディープラーニングは、人が細かい判断ルールを全部書くというより、多層のニューラルネットワークが学習して特徴抽出と判定を進めるところを押さえよう。

Deep Learning

deep learning stacks many neural-network-like layers for complex decisions

multi-layer processing\ncomplex judgment

確認ポイント

• 例外値除去を繰り返す分析手法ではありません。
• 演繹推論中心の知識ベース手法でもない。
• 多層処理がキーワードです。

正解

ア

出典

問題文と解答は IPA 公開の過去問題冊子・解答例を基にしています。

選択肢ア（正解）

これが正解だよ。写真を見て「これは猫かな？」と判断するとき、人間の脳みたいに何段もの処理を重ねて、輪郭、模様、形のような特徴を少しずつつかんでいくイメージだね。この多層の仕組みで複雑な判断をできるようにするのがディープラーニングだよ。

選択肢イ

これは不正解だよ。大量のレシートを見て「雨の日は傘と靴下が一緒に売れやすいかも」と探すような、データマイニング寄りの説明なんだ。外れ値を除きながら規則を探す話で、脳の神経回路をまねて多層で学習するディープラーニングの説明ではないよ。

選択肢ウ

これは不正解だよ。三段論法や統計、パターン認識を組み合わせて高度に分析する、という広いAI・データ分析っぽい説明なんだ。料理でいうと「いろんな調理法を全部使います」という話で、ディープラーニング特有の「多層の神経回路で学ぶ」というポイントがずれているよ。

選択肢エ

これは不正解だよ。これは「もしAならB」というルール集を作って、窓口担当者がマニュアル通りに判断するようなエキスパートシステムの説明に近いんだ。ディープラーニングは人がルールを全部書くより、データから特徴を学んで判断する仕組みだよ。