ディープラーニングG検定 受験中の検索ワードを列挙してみた。試験はHMM！（ハードでマジでムズカッタ）
受けました
2020#2
2020年7月4日（土）
※受験料半額で実施、申込受付期間は5月15日(金)～ 6月26日(金)
試験前に余裕こいているワタクシ
ドローンの法規制 直前チェック #G検定https://t.co/dSpanIAya1
— カッチリ節約 (@YasuYasu_onFire) July 4, 2020
バーニーおじさん の画像を見つけた！
— カッチリ節約 (@YasuYasu_onFire) July 4, 2020
ビジュアルで覚えるとGOOD #G検定https://t.co/8YHHhB2KG2
データ量の目安となる経験則は存在します。バーニーおじさんのルールと呼ばれるこの経験則は、「モデルのパラメータ数の10倍のデータ数が必要」というものです。
試験後・・
#G検定
— カッチリ節約 (@YasuYasu_onFire) July 4, 2020
うお～黒本より難易度高かったですね。
参考書通りの問題が2~3割は紛れて即答はできますが、
BERTとか新しい手法の設問やら、最新動向を追っていないと厳しい設問が後半多めに。
#G検定
— カッチリ節約 (@YasuYasu_onFire) July 4, 2020
個人情報への配慮や、特許や著作権周りも、前半多かった印象。
ググれば即答できる、という類の問題もあるにはあるが、
新しめの手法についての正誤問題は、ググって出てくるブログ記事などじっくり追わねばならず、時間を奪われますね・・
こりゃー半額で受験者をたくさんホイホイしておいて、
— カッチリ節約 (@YasuYasu_onFire) July 4, 2020
落とし次回の通常料金で再受験させる戦略だったのかもｗ#G検定
試験中はこんな検索をしていた
Googleのマイアクティビティというページで、自分の検索ワードの履歴が見られます。
そこから列挙してみました。
（ブラウザは、Google Chromeです）
- スラック変数
- スラック変数 svm
- lsi nlp 特異値分解
- sgdとは
- 混同行列
- グローバルアベレージプーリング
- マックスプーリング
- alexnet resnet lenet
- 多層パーセプトロン
- 注意機構
- ボルツマンマシン
- アクタークリティック法
- 完全結合ネットワーク
- 完全結合ネットワーク fcn
- ssd 物体検出
- パのブティック セグメンテーション （てんぱっている様子がうかがえる）
- maml とは
- ペタ エクサ （単位の大きさの順を問われた設問）
- 単語埋め込みモデル
- 普遍文章表現
- ｎｉｃ ngram
- cbow nlp （NLPは自然言語処理のことですね。NLPを添えると、自然言語処理のサイトにヒットしやすくなります）
- セマンティックセグメンテーション
- nag モメンタム
- 強化学習 割引率
- 制限付きボルツマンマシン
- rnn 休止強制 （これは下の教師強制」のタイプミスかな）
- rnn 教師強制
- alphastar
- インセプションモジュール
- t-sne とは
- a3c とは
- r-cnn
- 価値反復法
- resnet vgg
- image net
- mnist とは
このあたりで、5分くらい残して200問解いたので、後で見直すを付けていた最初の方の問題に戻って、追い込みの検索をかけていたところ！
白本、黒本に載っていない用語の意味、特に手法やアルゴリズムは内容面まで押さえておく必要がありましたね・・。
今回落ちてしまっていたら、次回に向けてのあんちょことしてこれら検索ワードは活用できるのかな。
感想としては
- 白本、黒本のレベルを超えた出題がある、というか多い。半分以上は2冊のレベルを凌駕した設問ではなかったか
- 近年のトレンドの手法など、アンテナはっておく必要あり。
たまたま直前に見ていた日経プログラミング7月号で、BERTの記事があり、少し中身が頭に入っていたことは良かった。 - 検索のスピードが要求される。
用語の単一検索なら「○○とは」で、検索結果のスニペットで即回答が得られるようにする、
自然言語処理系なら 「○○ NLP 」みたいに大枠の関連語を入れて検索した方が精度が高い。 - 時間がギリギリになり焦った。きちんと、時間管理の作戦を立てておくことが必要。およそ1問を30秒、長くて2分と目安を決めていたのは良かった。
- 難問が並ぶ中、参考書通りのレベルの設問も途中途中に挟み込まれる。
これらは確実に得点すべき。最後まで一通り答え切ることが大事そうです。
BERTの手法の特集があり、目を通しておいて良かった「日経ソフトウェア」。
Python絡みでAI系の記事も多いので、アンテナを張るために購読おすすめです。
