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E資格受験記録

はじめに

E資格(2021#1)の受験記録を残します。

概要

一般社団法人日本ディープラーニング協会によるエンジニア向けの試験です。
応用数学、機械学習、深層学習、開発・運用環境について問われます。

詳細はこちら

受験のきっかけ

G検定を受けた際に仕組みをもっと深く知りたくなった事、
データ分析の手法を知っておけば今後役立つ事があるだろうと考えたからです。

認定プログラムの費用も安くなってきていた事もあり、
趣味と割り切って認定プログラムに申し込みました。

認定プログラム

受験にはJDLA認定プログラムの修了が前提となりますが、
どれが良いのか情報がほぼ無いので迷います。

私が選んだのは安い部類のプログラムでした。
全てオンラインの講座です。
値段相応なのか、資料は統一性が無く、突貫でかき集めたような内容。
講師もちょっと頼りない感じ。

という事で、講座の資料をベースに自分でネットで調べつつ、
自分なりの資料として別途まとめ直しながら学習を進めました。

勉強方法

講座と並行し、主に下記4冊を用いました。

①人工知能プログラミングのための数学がわかる本

基礎数学、微分、線形代数、確率統計が学べます。
講座を開始する前に準備として一通り読みました。
事前に読んでおいて良かったです。
リンクはこちら

②ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ディープラーニングの基礎的な仕組みが分かり易く学べます。
解説が丁寧で、講座よりもこちらの本の方が役に立ちました。
E資格を受ける方にお薦めしたい1冊です。
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③ゼロから作るDeep Learning 2 ―自然言語処理編

『ゼロから作るDeep Learning』の続編です。
word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attention等、こちらも受験範囲を網羅しています。
一通り実装した後、何度も読み返しました。
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④徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集

講座や他の本で学習した後に腕試しで解きました。
解説がとても詳しく記載されています。
本試験より難易度が高い印象です。
この問題集が理解できていれば、合格ラインに達しているのではと思います。
リンクはこちら

⑤機械学習(ディープラーニング)関連の記事

アルゴリズムの解説等はQiitaの記事もよく参考にさせて頂きました。
記事をアップしてくださっている方々に感謝です。

試験当日

試験時間:120分
知識問題(多肢選択式・100問程度)
各地の指定試験会場にて受験

ピアソンで申し込んで最寄りの会場で受けました。

開始早々にPCが固まり再起動してもらったり、
渡されたメモ用のペンが2本ともインク切れだったりと、不運に見舞われました。

気を取り直して試験を開始。
計算問題は後回し、その他(コードやアルゴリズム関連、知識問題)から解きました。
途中、悩む問題で時間を費やしてしまう事もありましたが、
もっと考えたい気持ちを抑えてその問題は諦め、次の問題へ進みました。

それでも時間に余裕はなく、計算問題を短時間で解く羽目に。
時間配分に失敗しましたが何とか最後まで解きました。

結果

■分野別の得点率
応用数学:83 %
機械学習:92 %
深層学習:85 %
開発環境:100 %

合格でしたが、合格ラインは開示されていないので不明です。
強化学習は難しい。
理解が足りていませんでした。

感想

E資格の合格に必要なのは、理論やアルゴリズムなどに関する知識であり、
実装スキルはそれほど無くても合格できる気がします。

ただ、E資格の学習を進めることで、
ライブラリを用いる際にハイパーパラメータがどう作用するのか、
その理論や意味を知ることが出来たのが有意義でした。

あとは様々なアルゴリズムを知るのが面白かったです。
GAN(敵対的生成ネットワーク)を考えた人すごいなとか。

実際のデータ分析に活かすには別の取り組みも必要になると思いますが、
今回の学習はその礎くらいにはなったと思うので、
それだけでも学習を進めて良かったです。

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