AI技術と多層学習の理解を深めるディープラーニング入門

AIにおける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。

ディープラーニング（深層学習）は、機械学習の一種であり、多層のニューラルネットワークを利用してデータから特徴やパターンを自動的に学習します。この技術は、人間の脳神経回路をモデルとし、複数の層を通じてデータを処理することで、複雑な判断を可能にします。

従来の機械学習と異なり、ディープラーニングは中間層の多層化により、より複雑なタスクやパターン認識を行うことができます。それによって、データに埋もれている深い特徴を抽出し、人間の介入を最小限に抑えながら高度な解析を実現します。

• イ: データマイニングの説明であり、大量のデータからまだ知られていないパターンや仮説を見つけ出す手法です。ディープラーニングとは異なり、データの中から外れ値を取り除くことに重点を置いています。
• ウ: データマイニングのアプローチの一つで、三段論法や統計的手法を組み合わせてデータを分析します。ディープラーニングとは異なり、乾燥な数理モデルを活用します。
• エ: エキスパートシステムの説明です。専門知識がルールに基づいて構造化され、演繹的な推論を行うことで有用な結論を導きます。ディープラーニングの方法論とは異なり、人間の知識に依存しています。