ディープラーニング(Deep Learning)は、人間や動物の脳神経をモデル化したアルゴリズム(ニューラルネットワーク)を多層化したものを用意し、それに「十分な量のデータを与えることで、人間の力なしに自動的に特徴点やパターンを学習させる」ことをいいます。人工知能分野における要素技術の1つで、深層学習とも呼ばれます。従来の機械学習と異なり、中間層の多層化によって複雑なパターンの表現と計算を可能にしていることが特徴です。

• "AならばBである"というルールを人間があらかじめ設定して，新しい知識を論理式で表現したルールに基づく推論の結果として，解を求めるものである。
  専門家の意思決定プロセスをエミュレートするエキスパートシステムの特徴です。
• 厳密な解でなくてもなるべく正解に近い解を得るようにする方法であり，特定分野に特化せずに，広範囲で汎用的な問題解決ができるようにするものである。
  ディープラーニングは様々な分野に適用できますが、個々のシステム（学習モデル）は1つの事柄の認識に特化したものになります。
• 人間の脳神経回路を模倣して，認識などの知能を実現する方法であり，ニューラルネットワークを用いて，人間と同じような認識ができるようにするものである。
  正しい。ディープラーニングの説明です。
• 判断ルールを作成できる医療診断などの分野に限定されるが，症状から特定の病気に絞り込むといった，確率的に高い判断ができる。
  ディープラーニングでは、多数の学習データを用いたトレーニング段階で、システム自らが出力と正解の差異が小さくなるような判断ルールやパラメタに調整するようになっています。トレーニング用のデータがあれば、判断ルールはシステムが見つけるので人間が判断ルールを作成できない分野にも適用可能です。

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