はじめに
2020年3月にG検定をうけ、合格することができたのでその勉強記録とTipsをまとめした。
【受講前の筆者のスペック】
- 普段はWEb系の事業会社でディレクター職として、社内のデータを見ながら各種KPI改善に取り組んでいます。
- pythonやRを用いて、統計解析や簡単な機械学習は本を見ながらやったことある程度
- AIの原理や理論、歴史などはほとんど知らないといったレベル
- 数学のレベルは「微分って何だっけ？」レベルで、いわゆる文系人材でした。
「文系学部を卒業後、ディレクター職でデータ分析を実務でやってきたが、ちゃんとAIや機械学習の理論を学んでいない・数学なんてほとんど忘れた」という方があてはまるかと思います。
本記事では、私が上記のレベルから無理なく合格することができた勉強法とオススメ書籍、そして試験でとても威力を発揮した試験テクニックをご紹介します。
勉強期間
- 2020/01/01～2020/03/14
実践した勉強法
①公式本を毎日数ページでも1週読む。（1章ずつ）
公式本ですが、Amazonのレビューでは一部低評価がありますが、「誤差逆伝播法」って何？といった基礎的な知識がない状態の場合、ちょうどよいレベル感でした。
ちなみに、後半の法律系は本書籍ではなく、日経新聞などの最新記事をみるので十分と思います。
②以下のサイトをブックマークし、毎朝チェック
「G検定では最新の技術をもとにした問題もでるのでは？」との予想から受験前は毎日以下のサイトをみていました。AINOWとledge.aiは幅広くAIにまつわるテーマを取り扱っており、通勤電車内などで気軽に読めます。
AI-SCHOLARは学術論文の解説に特化しており、最新のアルゴリズムについて深ぼって解説してくれているので、公式本では解説しきれていない、深い内容まで理解できます。
- AINOW
- AI-SCHOLAR
- ledge.ai
日進月歩の領域のため、最新の情報には常にアンテナを張ることをおススメします。
③黒本を解く
・公式本を1週したあとに、黒本の問題をといて間違えた問題をスプレッドシートに記録していくと、復習かつ試験でも役にたちます。
ちなみに、この黒本の執筆者から聞きましたが、SVMはG検定では必須で出ますし、なんならこの本の問題集と「全く同じ」形式で問題がでたりまします。
そのため、黒本を一度解いたことあるかどうかで、大きく得点効率に影響がでるかと思います。、
④G検定最短合格指南書で分からない単語をピックアップ
G検定 ～最短合格指南書～
こちらの書籍、上記の公式本・黒本でカバーされていない単語・知識もカバーされている超オススメです。
kindle Unlimited会員なら無料なうえにワインコインでも買えます。どうしても一冊だけしか買いたくないなら、コスパ考えてこの本をおススメします。
私は公式本と黒本で基礎的な知識を抑えたうえでこの本を読むことで、一気に知識を網羅的につけることができました。
⑤スプレッドシートにオリジナル単語帳をつくる
G検定は自宅受験のため、ググったり手元の本を引いても問題ありません。しかし、G検定は問題数が多く100問で表示の必要回答数は約240個ほどあります。そのため、さっと検索できる自作のスプレッドシートがあると余裕をもって試験に臨むことができます。
もちろん、ググってもいいのですがこの「自分オリジナルの単語集をつくること」自体、知識の補強になり意義があると思うのでお勧めです。
私はこんな感じでまとめてました、試験でも自信がない問題をこの単語集でクリアすることができました。
受験して得られたこと
- 機械学習モデルのみならず、AIの歴史や法律についても網羅的に学ぶキッカケになる
- SVMやDNNなど、代表的なモデルはもちろん、Reluやsoftmaxなど周辺知識を学ぶきっかけになる
- 数学の問題はほとんどでなかったですが（2～3問程度）、微分と線形代数を復習するきっかけになりよかった