#はじめに
この記事は、__JDLA E資格__について、私がQiitaに投稿した記事をリスト化したものです。
詳細内容については、各記事をご覧ください。
必要に応じて更新します。
【2021年3月11日追記】
JDLA E資格2021#1に合格していました。
#E資格試験全体
[私の投稿方針とE資格][link-1]
[link-1]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/2c169387eacf21a915ab
[E資格試験の試験形式や受験までの流れ][link-2]
[link-2]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/2427c9240591071109f8
[E資格試験の合格ラインと合格のための戦略][link-3]
[link-3]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/98497e96c03d99cba327
[E資格試験の出題傾向分析][link-4]
[link-4]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/c15ead8a731a4ba46855
[E資格試験2021#1 合格体験記][link-5]
[link-5]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/b4a5bbbacd6cee528a27
#E資格試験の応用数学パート解説
###線形代数
[固有値分解・特異値分解][link-6]
[link-6]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/89b9cb4a8e6b7cbd4798
[L^pノルム・距離関数（mathlog）][link-7]
[link-7]:https://mathlog.info/articles/1844
[L^pノルム・距離関数][link-8]
[link-8]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/f3d8575abfe7f67f1d7d
###確率・統計
[期待値・分散][link-9]
[link-9]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/ab36d7cf91093d284ba0
[確率分布][link-10]
[link-10]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/14bbcdc0423fc39067c2
[最尤推定法][link-11]
[link-11]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/1232149cf2cb680e4ab0
[ベイズの定理][link-12]
[link-12]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/adb7e8487a980205ff5b
###情報理論
[情報エントロピー][link-13]
[link-13]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/0716ffd297c4f7b2dca7
#E資格試験の機械学習パート解説
###教師あり学習
[線形回帰][link-14]
[link-14]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/42b5cd0bf8ea4b79b86a
[基底展開法に基づく非線形回帰][link-15]
[link-15]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/3052ba024521f50bd666
[カーネル回帰][link-16]
[link-16]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/62f79879d8b95ff12d51
[ロジスティック回帰][link-17]
[link-17]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/35fd7b274c5e131502e3
###教師なし学習
執筆中。
###強化学習
[強化学習の基礎とアルゴリズム分類][link-18]
[link-18]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/baf720e21f6811bd8908
[強化学習の価値関数とベルマン方程式][link-19]
[link-19]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/a2b868490eb809b19872
[強化学習の価値ベースのアルゴリズム（Q学習とSarsa）][link-20]
[link-20]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/f87984d4bcd0e143fef6
[強化学習の方策ベースのアルゴリズム（方策勾配法）][link-21]
[link-21]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/aa5215c29646963bda29
#E資格試験の深層学習パート解説
###深層学習の概要
執筆中。
###深層学習の順伝播と逆伝播
[機械学習モデルの計算グラフ][link-22]
[link-22]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/6f7a8872f7d6f5703361
###深層学習における最適化
執筆中。
###畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
[画像認識タスクの分類とCNNモデルの対応関係][link-23]
[link-23]:https://qiita.com/fridericusgauss/items/885d068f3061137b73c5
###再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
執筆中。
###深層学習を用いた自然言語処理
執筆中。
###深層学習を用いた生成モデル
執筆中。
###深層強化学習
執筆中。
#E資格試験の開発・運用環境パート解説
執筆中。
#その他
私が作成しました。
[wikipedia: E資格][link-100]
[link-100]:https://ja.m.wikipedia.org/wiki/E%E8%B3%87%E6%A0%BC
【2021年3月16日追記】
Qiita投稿記事の中で、3つの記事が閲覧数1000件超えました。感謝です。
【2021年4月4日追記】
Qiita投稿記事の中で、4つの記事が閲覧数1000件超えました。感謝です。