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。

テクノロジ系

アインターネット上に提示された教材を使って，距離や時間の制約を受けることなく，習熟度に応じて学習をする方法である。

なぜ違う: これはeラーニングの説明でありディープラーニングではない。

イコンピュータが大量のデータを分析し，ニューラルネットワークを用いて自ら規則性を見つけ出し，推論や判断を行う。

ウ体系的に分類された特定分野の専門的な知識から，適切な回答を提供する。

なぜ違う: これはエキスパートシステムの説明でありディープラーニングではない。

エ一人一人の習熟度，理解に応じて，問題の難易度や必要とする知識，スキルを推定する。

なぜ違う: これはアダプティブラーニングの説明でありディープラーニングではない。

正解: イ

要点: ディープラーニングは大量データをニューラルネットワークで分析し自ら規則性を見つけ推論・判断する技術。

ディープラーニングは、コンピュータが大量のデータを分析し、ニューラルネットワークを用いて自ら規則性を見つけ出し、推論や判断を行う機械学習手法である（イ）。eラーニング（ア）、エキスパートシステム（ウ）、アダプティブラーニング（エ）の説明はいずれもディープラーニングではない。

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出典：令和4年度 ITパスポート試験公開問題問67