ディープラーニングと他の学習法はどう違う
ITパスポート試験 令和4年度 問67 ／ 基礎理論 › 情報に関する理論
過去問にチャレンジ
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。
- ア
インターネット上に提示された教材を使って，距離や時間の制約を受けることなく，習熟度に応じて学習をする方法である。
- イ
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。
- ウ
体系的に分類された特定分野の専門的な知識から，適切な回答を提供する。
- エ
一人一人の習熟度，理解に応じて，問題の難易度や必要とする知識，スキルを推定する。
会話形式の解説
講師この問題では、「学習」が何を指すかに注目しましょう。コンピュータがデータから学ぶ話か、人が教材で学ぶ話かが手掛かりです。
受験者インターネットの教材で学ぶ説明も、名前に「ラーニング」が付くので迷いました。
講師それはeラーニングです。人がオンラインの教材を使う学習方法で、ディープラーニングの説明ではありません。
受験者では、ディープラーニングでは何が学ぶのですか。
講師コンピュータが大量のデータから特徴や規則性を学びます。多層のニューラルネットワークを使い、学んだ特徴を推論や判断に利用する説明が正解です。
受験者一人一人の習熟度に合わせて問題を調整する説明も、学習に関係していますね。
講師それはアダプティブラーニングです。学習者の理解に合わせた調整を指すので、ディープラーニングそのものの特徴ではありません。
受験者専門知識から回答を提供する説明は、データから規則性を学ぶ話とは違いますか。
講師はい。その説明は、特定分野の知識を使って回答するエキスパートシステムに当たります。
受験者つまり、ニューラルネットワークでデータから規則性を学び、推論や判断に使う説明を選べばよいのですね。
講師そのとおりです。「学習」という語だけで選ばず、誰が何を学ぶ仕組みなのかを確かめましょう。
まとめ
ディープラーニングは、機械学習の一手法です。多層のニューラルネットワークを使ってデータから特徴や規則性を学び、推論や判断に利用します。オンライン教材を使うeラーニングや、習熟度に応じて学習を調整するアダプティブラーニングとは区別しましょう。専門知識を使って回答する方式はエキスパートシステムです。
解答・解説
正解はイです
この問題のテーマ
ディープラーニングの特徴を、ほかの学習方法や知識を用いた回答方式と区別する問題です。
解き方の考え方
まず、ディープラーニングが多層のニューラルネットワークを使い、データから特徴や規則性を学習する手法だと押さえます。各選択肢が説明している仕組みを見分ければ、イを選べます。
選択肢ごとの解説
- ×ア インターネット上に提示された教材を使って，距離や時間の制約を受けることなく，習熟度に応じて学習をする方法である。インターネット上の教材を使って学ぶ説明は、eラーニングに当たります。教材を使う学習方法を述べており、データから規則性を学ぶディープラーニングの説明ではありません。
- ○イ 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。ニューラルネットワークを用いて大量のデータから規則性を学習する点が、ディープラーニングの特徴に合います。学習した特徴を推論や判断に利用するという説明も適切です。
- ×ウ 体系的に分類された特定分野の専門的な知識から，適切な回答を提供する。特定分野の専門知識を用いて回答を提供する方式は、エキスパートシステムです。ここでは知識を使った回答が中心で、ニューラルネットワークによるデータからの学習を説明していません。
- ×エ 一人一人の習熟度，理解に応じて，問題の難易度や必要とする知識，スキルを推定する。一人一人の習熟度や理解に応じて学習を調整する説明は、アダプティブラーニングに当たります。学習者に合わせた問題の調整であり、ディープラーニングそのものの特徴ではありません。
補足
「学習」という語だけで選ぶと、eラーニングやアダプティブラーニングと混同しやすくなります。コンピュータがデータから規則性を学ぶ話か、人が教材で学ぶ話かを確かめましょう。
POINT
- ディープラーニングは機械学習の一手法です。
- 多層のニューラルネットワークを使い、データから特徴や規則性を学習します。
- オンライン教材を使う学習はeラーニング、習熟度に応じた調整はアダプティブラーニングです。
- 専門知識を用いて回答を提供する方式はエキスパートシステムです。