E資格の過去問は一般的には公開されておらず、誰かに過去問を見せることも禁止されています。JDLA公式で少し過去問が公開されていますが、それしか問題傾向を掴む方法がないのです。
そこで今回はE資格の例題を解かせてくれるJDLA認定プログラムと、実際に簡単な例題を作ってみたので公開させてください。

E資格の例題を作っているJDLA認定プログラム

E資格で必須となるJDLA認定プログラムの中にはオリジナルの例題を作って解かせてくれる講座もあります。
しかし私が見つけられたのは「E資格ディープラーニング短期集中講座」だけだったので、もし例題を解いてみたいと思っている人はこちらのJDLA認定プログラムを受けてみてください。
動画で学べるEラーニングや、対面講座にも対応しているので、さくっと学びたい人もしっかり学びたい人も参加できます。

E資格の例題３つ

そこでE資格の例題を軽く作ってみました。
これらの問題は、E資格でカバーされる可能性のある範囲から着想を得ていますが、実際の試験内容とは異なる可能性があるので注意してください。

例題1：応用数学(確率統計)

あなたはあるウェブサイトのユーザー行動分析を行っています。ある期間におけるウェブページへの訪問者数は平均が500人、標準偏差が50人の正規分布に従います。次の期間において、訪問者数が550人以上になる確率を求めなさい。

解答:
この問題では、標準正規分布表を使用して、Zスコアを計算し、そのZスコアに対応する確率を求めます。Zスコアについては次の式で計算できます。

Z=σ/X−μ

Xは求めたい値（550）、μは平均（500）、σは標準偏差（50）です。

例題2：機械学習(分類問題)

ある企業が新しい製品を市場に投入する際、製品が成功するかどうかを予測するモデルを開発しています。特徴量として、「マーケティング費用」、「開発期間」、「競合製品数」を使用し、目的変数は「成功（1）」または「失敗（0）」です。ロジスティック回帰モデルを使用した場合、この問題をどのように定式化するか述べなさい。

解答:
この問題では、ロジスティック回帰モデルの基本的な定式化を理解しているかを問います。ロジスティック関数を使用して、与えられた特徴量から製品の成功確率を推定する式を設定します。

例題3:深層学習(畳み込みニューラルネットワーク)

あなたは、犬と猫を識別する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を訓練しています。入力画像のサイズは128x128ピクセルで、最初の畳み込み層では32個のフィルターを使用し、フィルターのサイズは3x3、ストライドは1です。この層の出力サイズを計算しなさい。

解答:
この問題では、畳み込み層の出力サイズの計算方法を理解しているかを問います。出力サイズは、入力サイズ、フィルターのサイズ、ストライド、パディングによって決定されます。この場合、パディングが使用されていないと仮定すると、出力サイズは次のように計算できます。

出力サイズ=(ストライド/入力サイズ−フィルターサイズ)+1

上記の例題は主にディープラーニングで使う数学の問題ばかりですが、まずはこの辺の問題が解けないとE資格の勉強に進むのも難しいでしょう。

E資格の例題についてまとめ

今回はE資格の例題を作ってみましたが、無事に解けましたでしょうか。
簡単な問題なので、もし難しい例題が思いついた方はコメントしてください。