ディープラーニング
多層のニューラルネットワークを用いて、大量のデータから特徴を自動的に学習する機械学習の手法。画像認識や音声認識で高い精度を出す。人が学ぶ仕組みであるe-ラーニングやアダプティブラーニングとは対象が異なり、機械が学習する技術を指す。
この用語の出題データ
- 出題された問題
- 3
- 正解の選択肢
- 1
- 誤答の選択肢
- 2
この用語は誤答の選択肢として出ることが多い用語です。似た用語との違いを押さえておくと引っかかりにくくなります。
同じ設問に並んだ用語
実際の過去問で「ディープラーニング」と同じ選択肢に並んでいた用語です。 試験ではこれらと区別できるかが問われます。
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「ディープラーニング」が選択肢に含まれる過去問です。登録なしでその場で解けます。
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実際の出題例
- 令和7年度 問86動物が写っている大量の画像から犬や猫などの特徴を自動的に抽出して，動物の種類を識別できるようにするAIの技術はどれか。正解
- 令和4年度 問4ITの活用によって、個人の学習履歴を蓄積、解析し、学習者一人一人の学習進行度や理解度に応じて最適なコンテンツを提供することによって、学習の効率と効果を高める仕組みとして、最も適切なものはどれか。誤答
- 令和3年度 問97複数のコンピュータが同じ内容のデータを保持し,各コンピュータがデータの正当性を検証して担保することによって,矛盾なくデータを改ざんすることが困難となる,暗号資産の基盤技術として利用されている分散型台帳を実現したものはどれか。誤答