ディープラーニングとは？

ディープラーニングの意味

人間の脳の神経回路を模した「ニューラルネットワーク」を何層にも重ねた構造を用いる機械学習の手法。画像認識や音声認識など、複雑なパターン認識の分野で高い性能を発揮する。

ディープラーニングの具体例

大量の画像データを学習させることで、写真に写っている動物が犬か猫かを高い精度で自動判定できるようになる技術は、ディープラーニングの代表的な応用例。

ディープラーニングは試験でどう引っ掛けられる？

機械学習と並ぶ別技術ではなく、その一手法という位置づけ。層を深く重ねることが名前の由来で、着目する特徴を人が設計せず自動で獲得できる点が従来手法との違い。大量のデータと計算資源が必要になる。

ディープラーニングと関連する用語

• 機械学習
• AI（人工知能）

ディープラーニングが出た過去問

• 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。

  正解：大量のデータを人間の脳神経回路を模したモデルで解析することによって、コンピュータ自体がデータの特徴を抽出、学習する技術

  要点：ディープラーニングは多層NNで特徴を自動抽出する

  ディープラーニングは、人間の脳の神経回路を模した多層のニューラルネットワークに大量のデータを与え、コンピュータ自身がデータの特徴（特徴量）を抽出して学習する技術である。従来は人が設計していた特徴の抽出を自動化できる点が大きな特徴で、画像認識や音声認識の精度を大きく高めた。

  出典：令和1年度 秋期 ITパスポート試験 問21（IPA）

• プロの棋士に勝利するまでに将棋ソフトウェアの能力が向上した。この将棋ソフトウェアの能力向上の中核となった技術として、最も適切なものはどれか。

  正解：AI

  要点：将棋ソフトの飛躍は機械学習を含むAIの進歩による

  将棋ソフトの棋力向上は、大量の対局データから有利不利の評価を自ら学習する機械学習・深層学習の進歩によるところが大きい。人が経験則で書いていた評価の基準を、データから統計的に獲得できるようになったことで、探索と組み合わせて人間の熟練者を上回る指し手を選べるようになった。これらの技術は総称して人工知能（AI）と呼ばれる。

  出典：令和1年度 春期 ITパスポート試験 問23（IPA）

• コンビニエンスストアを全国にチェーン展開するA社では、過去10年間にわたる各店舗の詳細な販売データが本部に蓄積されている。これらの販売データと、過去10年間の気…

  正解：ディープラーニングなどのAI技術

  要点：大量データからの高精度予測はAI（機械学習）の領域

  長期間に蓄積された販売実績に気象やイベントといった多様な要因を組み合わせ、そこから隠れた関連性を見つけ出して将来を予測する処理は、大量データから特徴を自動的に学習するAI技術が得意とする領域である。特にディープラーニングは多数の要因が絡む複雑な関係を扱いやすく、店舗ごとの需要予測の精度向上に向く。センサや仮想現実はデータの収集・体験の技術であり、予測モデルの構築そのものを担うものではない。

  出典：令和2年度 10月 ITパスポート試験 問4（IPA）

• ディープラーニングを構成する技術の一つであり、人間の脳内にある神経回路を数学的なモデルで表現したものはどれか。

  正解：ニューラルネットワーク

  要点：ニューラルネットワークは脳の神経回路を模した計算モデル

  ニューラルネットワークは、脳の神経細胞（ニューロン）が信号を受け取り重み付けして次へ伝える仕組みを数式でまねた計算モデルである。この層を何層も深く重ねて学習させる手法がディープラーニングであり、画像認識や音声認識などで高い性能を示す。他の選択肢はいずれも通信・記憶に関するネットワークの用語である。

  出典：令和2年度 10月 ITパスポート試験 問19（IPA）

• 人間の脳神経の仕組みをモデルにして、コンピュータプログラムで模したものを表す用語はどれか。

  正解：ニューラルネットワーク

  要点：ニューラルネットワークは脳神経を模した学習モデル

  ニューラルネットワークは、脳の神経細胞（ニューロン）が信号を受け取り重み付けして次へ伝える仕組みを数式モデルとして模したものである。入力層・中間層・出力層を結ぶ結合の重みを学習によって調整することで、分類や予測を行う。層を深く重ねた発展形がディープラーニングである。

  出典：令和3年度 秋期 ITパスポート試験 問3（IPA）