1.1基礎
新人向け資料で、手書きの推論ルールを使う専門家システム、データから学ぶ決定木、多層ニューラルネットワークを使う画像分類器を例に挙げる。
AI・機械学習・深層学習の関係を説明したい。
最も適切な説明はどれか。
× 不正解
AIは知的な処理を実現する広い概念で、機械学習はデータからパターンを学ぶ代表的なアプローチである。深層学習は機械学習の一種に位置付けられる。
詳細解説
正しい機械学習は、AIを実現する代表的な方法の一つである
AIは広い概念であり、機械学習はデータから規則を学習する実現方法の一つである。
誤り機械学習は入力データを必要とせず、固定ルールだけで動く
機械学習は訓練データなどからパターンを学習する。
誤りAIと機械学習は常に同じ意味である
機械学習はAIの一部として扱われるため、常に同義とは限らない。
誤り深層学習は機械学習とは無関係な統計手法である
深層学習は多層ニューラルネットワークを用いる機械学習の一種である。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
AWSの機械学習と深層学習の説明を読み、3例それぞれについて、AI・機械学習・深層学習のどこに当たるか整理する。
参考にした公式資料
確認できる内容
手書きルールを使う専門家システムはAIの例。学習済みの決定木はAIかつ機械学習で、多層ネットワークによる画像分類器は3つすべてに含まれる。
理解のポイント
- AIの広い概念
- 機械学習の位置付け
- 深層学習との関係
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式資料と3つの仮想システムを使う机上演習
- 学習の有無とモデルの構造を、独立した手がかりとして確認する。
基礎のおさらい
3つの手法の位置付け
専門家システムは手書きの知識と推論規則で判断できる。学習済みの決定木は機械学習、多層ネットワークで表現を学ぶ画像分類器は深層学習に当たる。
学習と配備
配備後に判断手順が固定されていても、決定木の分岐が訓練データから得られたなら機械学習に当たる。
問題IDAWS-AIF-001
確認環境AWS公式資料と3つの仮想システムを使う机上演習
最終技術確認2026-11-08
誤り・権利侵害を報告