ITパスポート試験 練習問題 14：AI・機械学習の基礎
AI（人工知能）における「機械学習」の説明として、最も適切なものはどれか。
- コンピュータがデータからパターンや規則性を自動的に学習し、未知のデータに対する予測や判断を行えるようにする技術
- 人間があらかじめすべての判断ルールをプログラムとして記述し、コンピュータがそのルール通りに動作する技術
- 人間の脳の神経回路を模したニューラルネットワークのみを指す限定的な用語
- 画像に写っている物体の種類を認識する技術のみを指す用語
- 自然言語で書かれた文章を別の言語に自動的に翻訳する技術のみを指す用語
Qraftユーザーの成績：難易度 Dランク（レーティング1107）・正答率 64%（14/22回正解）
レーティングは解いた人の実力と正誤から算出する難しさ（初期値1200）。ランクはその全問題中の順位（S+が最難関、F-が最易）
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正解：コンピュータがデータからパターンや規則性を自動的に学習し、未知のデータに対する予測や判断を行えるようにする技術
機械学習（Machine Learning）は、コンピュータが大量のデータからパターンや規則性を自動的に学習し、そのモデルを用いて未知のデータに対する予測・分類・判断を行えるようにする技術・手法の総称です。学習方式には教師あり学習、教師なし学習、強化学習などがあります。
人間があらかじめすべての判断ルールを明示的にプログラムとして記述する方式は、従来型のルールベースのプログラミング（エキスパートシステムなど）であり、データから自動的に学習する機械学習とは異なります。ニューラルネットワークは機械学習の代表的な手法の1つ（特にディープラーニングの基盤）ですが、機械学習全体を指す用語ではありません。画像認識や機械翻訳は機械学習が応用される具体的な分野の一例であり、機械学習そのものの定義ではありません。
ITパスポート試験ではAI・機械学習・ディープラーニングの包含関係（AI⊃機械学習⊃ディープラーニング）を理解しておくことが重要です。