まえがき

こんにちは

先日、G検定を受験してきました。
Googleと本の力で自己採点をしたので参考になったサイトや自己採点内容を書いていきます。

※問題文、選択肢については転写、複写ができないのでご了承ください。

自己採点の結果できた予想解答もあるけどここに乗せて良いのかよくわからないので載せません。

参考になったサイト

PDS(Personal Data Store)

他者保有データの集約を含め、個人が自らの意思で自らのデータを蓄積・管理するためのシステムであって、第三者への提供にかかる制御機能を有するもの。

【内閣官房IT総合戦略室資料】
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/senmon_bunka/data_ryutsuseibi/detakatsuyo_wg_dai2/siryou1.pdf

AIによって生み出される創作物の著作権

人間が創作に関わっているかで著作権の発生、不発生が変わる。

【内閣官房知的財産戦略推進事務局資料】
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kensho_hyoka_kikaku/2016/jisedai_tizai/dai4/siryou2.pdf

ドローンのルール

【初心者必見！ドローン規制で覚えておきたい"30m未満の飛行"とは？】
記事リンク

DARPAのXAIプロジェクトについて

ブラックボックス化するAIについて、説明可能なAIを目指すXAIプロジェクトに関する資料

【国立研究開発法人　科学技術振興機構資料】
https://www.jst.go.jp/crds/sympo/201906_JSAI/pdf/02.pdf

Adversarial Example

分類機に対する脆弱性攻撃のようなもの、画像にノイズを加えると分類機だけ異常に間違う。

【今更聞けない!？ Adversarial Examples】
https://qiita.com/deaikei/items/ecbf2e796e771bf7113f

人間中心の AI 社会原則

【統合イノベーション戦略推進会議資料】
https://www8.cao.go.jp/cstp/aigensoku.pdf

R-CNN のクラス分類層で SVM が使われている？

【R-CNN のクラス分類層で SVM を使う理由について R-CNN の原論文読んで勉強した】
https://qiita.com/kmotohas/items/4302cd90fe7ee454fe7e

GDPRの位置情報について

EUがgoogleに制裁金のニュースは見覚えあるけど、今回勉強しててEUの個人情報保護に関する話題が度々出てきました。
試験中は下記リンクで確認しました。

【「グーグルの位置情報追跡はGDPR違反」--欧州7カ国の消費者団体が主張】
https://japan.cnet.com/article/35129292/

漫画のデータを学習用に公開することはok？

法律周りは　ただし〇〇な場合は...みたいなのが多いですね。
機械学習のデータセット関係には易しめだけども、だからといってアニメとか漫画は作者に損害出るしだめやでーみたいなやつ。

【進化する機械学習パラダイス～改正著作権法が日本のAI開発をさらに加速する～】
https://storialaw.jp/blog/4936

2020年4月に施工される予定の改正道路運送車両法について

法律や自動運転に関しては、日本と海外で違うので最新のAI白書などを活用するのがベターと思います。ただし、ページ数が多いので目印やノートにメモ溶かしたほうが良い。

【シンク出版解説ページ】
https://www.think-sp.com/2020/03/12/dokoho-kaisei-jido-unten-2020-3-12/

匿名加工情報について

【匿名加工情報とはなにか】
https://www.soumu.go.jp/main_content/000487916.pdf

クラスタリングの類似度

コサイン類似度、ピアソン類似度等いろいろ存在するらしい。むずかしい

【クラスター分析の手法①（概要）】
https://www.albert2005.co.jp/knowledge/data_mining/cluster/cluster_summary

k近傍法による変化点検値

【時系列データの変化点検知】
https://qiita.com/umez/items/a23f0b0a7e6028c2244b

変分オートエンコーダ(VAE)

白本とかで生成モデルとしてGANと一緒に紹介されてるVAE

【解説記事】
https://www.renom.jp/ja/notebooks/tutorial/generative-model/VAE/notebook.html

状態空間の情報表現？？？

【深層学習(Deep Learning)をめぐって産業技術総合研究所　麻生英樹日本神経回路学会誌資料】
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnns/24/1/24_1/_pdf

t-SNE分布とは

【SlideShare】
https://www.slideshare.net/TakayukiYagi1/tsne

TranseFormerについて

【論文解説 Attention Is All You Need (Transformer)】
http://deeplearning.hatenablog.com/entry/transformer

価値反復法について

【Pythonではじめる強化学習】
https://qiita.com/Hironsan/items/56f6c0b2f4cfd28dd906

VGGについて

【SONY Neural Network Console でミニ VGGnet を作る】
http://cedro3.com/ai/mini-vgg-net/

あとがき

214問中190くらいはあってると思うので、試験的に言えばかなり好成績なのですが、上記の中でもVAEの記事とか、TranseFormerの解説記事がまるで理解できないです。いきなり理解するには難しい内容ではあると思いますが、何から勉強していけば理解できるレベルになるのだろうかというところです。先が長い