【ランダム5問】AIに関する問題

アの記述が適切です。ビッグデータというのは，コンピュータから日々生み出されるありとあらゆる（膨大かつ雑多な）データ全体を総称する用語です。人力で仕分けたり法則性を見出すのは非現実的な物量ですので，機械学習などを用いるのが有効です。

イは，テキストデータ以外もすべて扱うことができます。
ウは，例えばセンサやGPS，街頭カメラの映像などを用いた行動分析が可能です。
エは，そもそも「分析されることを前提としていないデータ」というものは存在しません。運用次第です。ですので，「分析対象から除外するデータについてはサービスのプライバシーポリシに明記しておく」といった文面であれば，正しい記述になります。

ディープラーニング（深層学習）は，機械学習の代表的な手法のひとつです。「人間の脳神経回路を模したモデル」，すなわちニューラルネットワークを従来と比較して格段に多層化（4層以上～数百，数千に及ぶものもある）したものであることからこの名が付いています。

アはCRM（顧客関係管理），イはeラーニング，ウはナレッジマネジメントの説明です。

正解はイです。「人から話しかけられた～質問」を音声認識で捉え，自然言語処理で「解釈して，ふさわしい内容」を生成し，テキスト表示や合成音声等を用いて回答するものと思われます。

アとウは音声認識と画像認識，エは画像認識と自然言語処理を組み合わせて利用している事例です。

正解はエです。活性化関数は伝達関数ともいい，ニューラルネットワークにおいて，あるニューロンに入力された値を基に出力を計算し，次のニューロンに渡す役割をもちます。

アが紛らわしいですが，ニューロン間の受け渡しではないことから誤りです。
イとウは，ニューロンの数を扱っており，該当しません。

※憶測ですが，この問題はITパスポート試験にしては専門性が高いことから，「採点されない問題」である可能性があります

教師あり学習において，データを複数のクラスに分ける手法を「分類」（a），データの関係性を見つけ，数値の予測を行う手法を「回帰」（b）といいます。
また，教師なし学習では似た特徴を持つデータ同士をグループ分けして，データのパターンを見つけ出します。この手法を「クラスタリング」（c）といいます。