正答1
解説
正解は1です。
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ニューラルネットワークを多層に重ねた機械学習の手法です。
層を深くすることで、データの特徴を段階的に抽出し、複雑な判断ができるようになります。
【選択肢別解説】
1：○ 多層のニューラルネットワークで処理を重ね、複雑な判断を可能にするというのは、ディープラーニングの説明そのものです。
2：× 例外事項を取り除きながら分析を繰り返し、新たな規則や仮説を発見するのは、データマイニングの考え方に近い説明です。
ディープラーニングの特徴である多層の神経回路網に触れていません。
3：× 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分析手法の説明です。
多層のニューラルネットワークで学習するというディープラーニングの本質とは異なります。
4：× 知識をルールとして表現し、演繹的な推論で結論を導くのはエキスパートシステム（ルールベースシステム）の説明です。
ディープラーニングはデータから特徴を学習します。
【ポイント】
ディープラーニングは「多層のニューラルネットワーク」、エキスパートシステムは「ルールと推論エンジン」と対比して覚えます。
画像認識や音声認識の精度を大きく高めたのがディープラーニングです。