ディープラーニング（深層学習）の説明として適切なものはどれか。

📝 解説

ディープラーニング（深層学習）は人間の脳の神経回路を模した多層のニューラルネットワークを使い、大量のデータから特徴量を自動的に学習するAI技術です。人間の子供が大量の経験（データ）から「これが犬・これが猫」と自然に学習するように、ディープラーニングも画像・音声・テキストから特徴を自動抽出します。従来の機械学習では人間が「このエッジ部分が犬らしさを表す特徴量だ」と設計する必要がありましたが、ディープラーニングでは特徴量の抽出も自動化されるのが最大の革新点です。畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で画像認識、リカレントニューラルネットワーク（RNN）・Transformerで自然言語処理（GPT・BERTなど）が実現されています。GPUを使った大量並列計算と大規模データの組み合わせで現在のAIブームを牽引しています。誤答の「人間が定義したルールで判断するAI技術」はエキスパートシステムやルールベースAI、「データを深く暗号化する技術」「ネットワークを深く解析する技術」はいずれも全く別の概念です。「ディープラーニング＝多層NN・特徴量を自動学習・大量データが必要」と覚えましょう！