JDLAが主催しているE資格(2023#2)に受験し合格したのでその体験記を記載する。
私は今回のE資格受験ではAVILENの主にE資格講座を活用した。
https://avilen.co.jp/course/e-certificate/
内容
1. 自己紹介
大学院修士２年生
研究内容：画像系の深層学習
2. 学習の動機
AVILENにインターンで参加した際にE資格受験の募集をしていたのがきっかけ。
これまで決定木や画像系に特化した勉強はしたことがあるが、機械学習全体の勉強をしたことがなかったため受験を決意した。
3. 受験までの流れ
E資格2023#2(8/25,26,27)の試験を受験するためには7/31までにAVILENの終了試験を合格する必要があった。
７月中旬ごろにAVILEN内でE資格受験の募集をしていたので、スケジュール的にはかなり厳しかったが受験を決意。
その後8/26日の試験に向けて対策を開始。
具体的な学習期間は7/19~8/26までの約１か月間であった。
4. 学習方法
使用した教材
- AVILEN講座
- 全人類がわかる機械学習講座
- 全人類がわかるE資格講座
- 徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集
学習内容
主に２つの部分に分かれていた
- シラバスに沿った試験の対策（約30日）
- 合格体験記をもとにした分野ごとの詳細な対策（約一週間）
シラバスに沿った試験の対策（約30日）
学習期間が約１か月とかなり厳しいスケジュールであったので、効率重視の学習を行った。
具体的には以下の２点を重視した。
- JDLAのホームページで配布されているシラバス
- 問題集や合格体験記からの過去問の傾向
単元ごとの学習としては
- AVILENの講座と資料で学習（時間をかけ過ぎない）
- 該当箇所の問題を解く（問題の傾向をつかむ）
- 要点をつかんでもう一度AVILENの講座と資料で学習
を行った。
初めての学習では何がどのように問われるかがわからないので、暗記などに時間をかけないようにし、問題集を解くことで問題の傾向をつかむようにした。これを踏まえてもう一度講座を復習することで問題の傾向に合わせた学習をすることができた。
この際、AVILENの講座で扱っていてもシラバスの範囲にないものは学習しなかった（特に問題集の方は古いシラバスに対応しているので範囲外のものが多かった印象）。
徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集だけでなくAVILEN講座に含まれている問題集も傾向が新しくかなり役に立った。
ここまでの試験対策を行えば、本番でミスなしで７割はとれると考えていた。
合格体験記をもとにした分野ごとの詳細な対策（約一週間）
シラバスの範囲を一通り網羅したところでもう一度過去の受験者の合格体験記を見ると、最近シラバスに追加されば範囲（私の場合はAttention系など）が深く問われていたとあったので、その範囲をYoutubeやネットの記事などで学習した。
ここからはほぼ自分の興味で勉強を行っていた。振り返ってみると興味で深くまで学習した部分がかなり本番で役に立った。
5. 試験本番
本番の対策
この章では本番で意識したことを記述する。
試験は120分で105問出題された。１問に１分程度である。
基本的に１度考えて解答した問題は見直さないようにした。
問題を
- 10秒以内に正解できる問題
- 時間がかかるor計算問題
の２種類に分けて考えた。
10秒以内に正解できる問題は確実にケアレスミスをなくし見直しの必要がないようにした。
注意点としては
- 正しいものなのか、誤っているものなのかという点
である。
この問題でどれだけミスなく時間のアドバンテージが取れるかが重要である。
体感として本番では４割くらいはこの問題であった。
時間がかかるor計算問題はすべて「後で見直す」にチェックを入れて、２週目に確実に正解できるように解いた。２週目でもわからないものはすぐにとばした。
ここまでで9割解答していて、２０分程度余っていた。
残りの時間は知識がなくわからない問題の中で勘で埋めていった。
結果
6. 感想
短期間での学習ということもあり、「7割を確実に取れるようにする＋興味で深層学習」という勉強を行ったので結果も大体この通りになったのだろうと感じた。
（応用数学に関しては情報量に関する問題が多く難易度は低かった）
反省点
今回の取り組みでは短期間で７割ということを目標としていたため意図的に対策しなかったことは多いが、更なる得点率を狙うには各分野に対する深い知識が必要であると感じた。
わからないと感じた問題の多くは、対策として概要しか扱わなかった分野であった。例えば、「蒸留」に対して私はあるモデルの出力を参考に層が少ないモデルを作るとしか認識していなかったが、本番では具体的にどのように蒸留を行うのかなどが問われたりした。
実際に私はAttention系を興味で深く学んだため、その分野の得点率が高くなった。
全ての分野で深く学ぶのは現実的に難しいので自分の興味のある分野だけでも深く学ぶのが有効であるかもしれない。