ITパスポートの過去問
令和4年度
テクノロジ系 問67

AIの学習方法は機械学習とディープラーニング（深層学習）に分類されます。

機械学習はさらに次の3つに分類されます。

教師あり学習

お手本を見せて、それと同じものだけを選ぶように学習させます。

例として、にんじんの画像を認識させた後ランダムに野菜の画像データを与え、そこからにんじんの画像だけを判定させます。

教師なし学習

データから得られる特徴を覚えさせ、類似した特徴ごとに分類させる方法です。

ランダムに与えた野菜の画像を、きゅうり、トマト、ブロッコリーと種類ごとにフォルダ分けさせるイメージです。

強化学習

仕事を与え、その成果に対して点数をつけ、高得点になるように改善させる方法です。

人間とチェスで対戦させ、どうすればより強い相手に勝てるか？といったものです。

ディープラーニングとは、分類の判断基準もAIに任せるというものです。

にんじんの画像を与え、「細い」「オレンジ色である」といった特徴を掴み、AI自身に「なにをもってにんじんとするのか？」ということを判断させます。

これは、人間の脳内を参考にして作られたニューラルネットワークによって実現されます。

ニューラルとは、人間の神経細胞であるニューロンが由来です。(正解は2)

機械学習より開発の手間もかからず、より抽象的な判断能力を身につけることが可能ですが、長期の開発期間を必要とし、コストもかかるというデメリットもあります。

3はエキスパートシステムといい、AIを用いて専門的な対応を必要とする利用者へのアプローチを自動化するというもので、Webサービスのチャットボットに応用されています。

4はアダプティブラーニングというもので、生徒に合わせた教材と学習方法を選ぶというもので、そのためにAIが利活用されることもあります。

1はeラーニングというもので、動画サイトで録画された授業を受け、わからないことは後日、教員にZoomなどでカウンセリングを受けるという学習スタイルのことです。主に通信教育などで採用されている制度です。

2が正解です。

機械学習の一つであるディープラーニングは、コンピューターが自ら学習するAI（人工知能）などに用いられている手法です。

深層学習とも呼ばれており、人間の脳神経回路ニューラルネットワークをモデルにして作られています。

1の解説）eラーニングの説明です。

2の解説）正解です。

3の解説）エキスパートシステムの説明です。

4の解説）アダプティブラーニングの説明です。

ディープラーニングとは、人間の脳神経をモデル化したニューラルネットワークを用いて大量のデータを分析することで、コンピュータが推論や判断できるように学習することです。人工知能分野の技術の1つです。

１．不正解です。eラーニングのことです。

２．正解です。

３．不正解です。エキスパートシステムのことです。

４．不正解です。アダプティブラーニングのことです。