JDLA Deep Learning for ENGINEER 2019#2 E資格に合格しました
先月8/31に受験したE資格の結果が10日程経過して通知されました。
結果は合格でした。正直、通知を見た時は「あれっ、受かってる！？」
と会社で声を出してしまいました。
なぜ合格できたんだろうかというのが感想です。
それほどに受験時の問題は分からないものが多い印象でした。
得点の内訳は次の通り
■分野別の得点率
応用数学：93.75%
機械学習：65.12%
深層学習：57.14%
総合得点率や設問個別の正解・不正解・合格ラインは開示されません。
数学は問題数がそもそも少なかったです。感覚ですが、全体の10％くらいです。
計算が必要なものは固有値を求める問題があったくらいです。特異値分解などは出題されませんでした。
出題数は 数学 << 機械学習 < 深層学習といった感じです。
機械学習、深層学習ではコード穴埋め問題が数多く出題されました。この部分が私が分らないと感じる部分が多く、合格できていないだろうと思っていた原因です。
一方で知識を問われるような問題については、過去の問題傾向などから詰め込んでいた知識が見事に問われたため、対応が可能でした。
特に、機械学習では研修で扱われていない部分がいくつから見られたため、この部分が差につながったのではと考えています。（カーネルトリック、JSダイバージェンス、k-means++...）
今回、自分が合格できたことを考えると、あまり実装経験が出来なくてもE資格自体には合格できるかもしれません。ただし知識は必要です。
※研修のなかでもコードを自分で実装する課題があるため、全く実装しないで合格できるわけではありません。
例えば、CNNに関してはコードの理解に努めていましたので、im2col等の問題は自信をもって対応できました。（赤本1冊目の範囲です）
一方で、RNNやLSTM、GRUなど赤本2冊目の範囲は理解不足でした。コードの内容を無視して、概要を詰め込んでいました（というか2冊目は読み終わらず試験に臨みました）
読み切れなかった私が言うのもなんですが、E資格を受ける方はこの2冊に関しては研修前に1周はすることをお勧めします。
この本を読んでおくと研修でもわからないことを聞きやすく、研修をより有意義に活用できます。
私は全く勉強できていなかったので、研修の時間を有効に使うことができませんでした。（自前の知識で数学や機械学習はついていけましたが、深層学習の講義で置いていて行かれました。。。）
試験についても問題となるコードが赤本から出題されたりします。
例えばDropoutの処理を問われる問題がありましたが、まさに赤本のコードそのままを答える問題でした。
ちなみに研修についてですが、資料には誤記が多かったり・サンプルコードも謎の処理があって分かりにくかったりします。研修会社が微妙。
そのような状態なので、ある程度自分で知識を得ていないと混乱をきたします。
先生に聞けば色々教えてくれますが、聞かなきゃ始まらずです。全く分からない状態では質問もできません。
E資格に関しては研修があるからと受け身でいると置いて行かれて時間だけが過ぎていきます。時は金なり。もったいない。。。
私は置いて行かれて、試験30日前の8月に一念発起し、悪あがきという名の勉強を行いました。togglで計測した学習時間は8月だけでおよそ60時間です。
それ以外の月は研修の課題以外にはほとんど勉強していませんでした。。。
E資格は資格取得して終わりではないので、試験合格よりも理解が大事だと思っています。TensorFlowなどの有名なライブラリを使わず、実質numpyだけでコードを作り内容を理解する。現場のビジネスではそんな実装はしないでしょうが、中身の動きを理解しておくことで、今後新たな技術が出てきてもそれに対応して使えるような人材になりましょう。
私は業務では現状E資格の知識を使わないので、個人でkaggleを始める予定です。
この記事がこれからE資格を受ける人のためになれば幸いです。
研修を有効に使うためにも自己学習しましょう。
