ディープラーニングの特徴

ディープラーニング（深層学習）は、人工ニューラルネットワークの一種であり、多層のニューラルネットワークを使用してデータから複雑なパターンや特徴を学習します。

人間の脳の神経回路を模倣し、多層の処理を通じてデータを階層的に抽象化していくことで、複雑な判断や予測が可能になります。

この説明は選択肢 1 の内容と一致します。

その他の選択肢

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。

これは主に異常検知やデータマイニングに関連する手法の説明です。ディープラーニングは、例外事項を取り除くというよりも、全体のデータからパターンを学習します。

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。

三段論法や統計的手法、パターン認識手法を組み合わせるという説明は、ディープラーニング特有の手法ではなく、一般的なデータ分析技法の説明です。ディープラーニングは主にニューラルネットワークを使用します。

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。

演繹手法を利用した推論は、エキスパートシステムやルールベースシステムに関連する説明です。ディープラーニングは、データから自動的に特徴を学習する手法であり、ルールベースの推論とは異なります。