「AP過去問令和6年度春期午前問3」の版間の差分

2025年9月22日 (月) 19:57時点における版

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問3(問題文)

　AIにおける機械学習で、2クラス分類モデルの評価方法として用いられるROC曲線の説明として、適切なものはどれか。

ア　真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。

イ　真陽性率と適合率の関係を示す曲線である。

ウ　正解率と適合率の関係を示す曲線である。

エ　適合率と偽陽性率の関係を示す曲線である。

回答・解説

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 =='''問3(問題文)'''==
-　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。
+　AIにおける機械学習で、2クラス分類モデルの評価方法として用いられるROC曲線の説明として、適切なものはどれか。
-ア　あるデータから結果を求める処理を、人間の脳神経回路のように多層の処理を重ねることによって、複雑な判断をできるようにする。
+ア　真陽性率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
-イ　大量のデータからまだ知られていない新たな規則や仮説を発見するために、想定値から大きく外れている例外事項を取り除きながら分析を繰り返す手法である。
+イ　真陽性率と適合率の関係を示す曲線である。
-ウ　多様なデータや大量のデータに対して、三段論法、統計的手法やパターン認識手法を組み合わせることによって、高度なデータ分析を行う手法である。
+ウ　正解率と適合率の関係を示す曲線である。
-エ　知識がルールに従って表現されており、演繹手法を利用した推論によって有意な結論を導く手法である。
+エ　適合率と偽陽性率の関係を示す曲線である。
 =='''回答・解説'''==
-アは正しいです。「多層の処理を重ねる」これはディープラーニングの本質を説明しています。ディープラーニングは、ニューラルネットワークを多層化(深層化)することで、高度な特徴抽出や複雑な判断を可能にする手法です。人間の脳神経回路を模倣しており、画像認識や音声認識などで使われます。
-イは間違いです。「例外事項を取り除きながら分析を繰り返す」この記述は、データマイニング の手法に近い内容です。データから規則性やパターンを発見するプロセスを指していると考えられますが、ディープラーニングとは異なります。
-ウは間違いです。「三段論法、統計的手法やパターン認識手法を組み合わせる」これは、高度なデータ分析 一般に関する記述です。機械学習やデータ分析全般に当てはまる内容ですが、ディープラーニング特有の説明ではありません。
-エは間違いです。「知識がルールに従って表現される」この記述は、エキスパートシステム に関連しています。エキスパートシステムは、知識をルールベースで表現し、それに基づいて推論する手法ですが、ディープラーニングとは異なります。
-　したがって
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-ア</span>
-　が答えです。