みなさんは、E資格という資格をご存知でしょうか。この資格はディープラーニングと深く関係のある資格です。
ディープラーニングはAI技術の中では大切な機械学習の手法ですが、新しいことや難解なことからそのエンジニアはまだまだ絶対数が足りない状況です。
技術を持っている人がそれを証明するための手段として、E資格の合格があります。
しかし、E資格は難しい試験であることからしっかりと対策をとって、確実に合格するためにはどうすれば良いのか考えていきましょう。
そこでここでは、E資格の概要や出題傾向、そして例題をご紹介していきます。
ぜひこれを参考に、E資格合格に向けた学習を始めてみてくださいね。
E資格とは？
E資格とは、ディープラーニング理論を理解し、状況に合わせた適切な手法を選択・実装できる能力や知識を有することを証明する、人工知能エンジニアに関する認定試験です。
実施しているのは、「日本ディープラーニング協会（以下JDLA）」で、半年ごとに年に2回実施され、2時間で100問程度の問題を解答する必要があります。
2018年から始まった比較的新しい資格ですが、知名度とともに人気も上がってきて、2021年以降は1000人以上が受験するまでになりました。
E資格に重要なディープラーニングとは
「ディープラーニング」という言葉を聞いたことがない人もいるかも知れませんね。
これは一言で言えば、大量のデータをコンピューターが学習し、人の手を使わずに働く技術のことを言います。ざっと例を挙げると
- 画像認識
- 医療現場
- 顧客分析
- 交通量予測
- コールセンターの自動化
- 人手不足の解消
にも役立つことが期待され、他にも
- 建設、物流
- インフラ
- メディア業界
- ゲーム
- 農業
でも利用されていますし、自動車業界ではこの技術によって自動運転が可能となっています。
これだけでも、かなり広い分野で活用されている技術ということがわかるでしょう。
E資格はどんな人に必要な資格なのか
E資格は人工知能関連の資格試験の中では難関ですが、AIエンジニアとして働きたい場合は取得しておくべき資格の１つです。難しい試験ではありますが、工学系の学部で専門的な学習を修了している人など、受験生のレベルもかなり高いことが予想されます。
また、受験資格に「JDLA認定プログラムが受講済みであること」が入っていますから、受験者はある程度は知識がある人に限られています。
そのため、合格率は70％前後で推移しており、合格率の高い資格です。
AI技術の活用やディープラーニングの技術者育成に力を入れている企業もありますので、データサイエンティスト職への転職の際にも有利でしょう。
資格試験合格のためには過去問を利用することが大切ですが、E資格では過去問を公開していません。そのため、例題や予想問題で学習していくことになります。
E資格の概要や勉強方法については、下記の記事でも解説していますので、こちらも参考にしてください。
E資格の出題範囲
E資格の出題範囲は4つに分類されています。
応用数学分野
- 線形代数
- 確率統計
- 情報理論
機械学習分野
- 機械学習の基礎
- 実用的な方法論
深層学習分野
- 順伝播型ネットワーク
- 深層モデルのための正則化
- 深層モデルのための最適化
- 畳み込みネットワーク
- 回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク
- 生成モデル
- 強化学習、深層学習の適応方法
開発運用環境分野
- ミドルウェア
- 軽量化高速化技術
具体的な試験問題内容
具体的には、以下のような問題が出題され、4つの選択肢からなる多肢選択解答試験です。
- 正方行列の固有方程式を説いて固有値を求める問題
- シグモイド関数の微分
- 確率変数
- ポアソン分布
- KLダイバージェンス
- Python
- 回帰モデル
- ロジスティック回帰
- ホールドアウト法
- パラメータ探索
- k近傍法
- 主成分分析
Pythonの知識は必須ですから、実際に受験する前にG検定やPython3エンジニア認定に合格すると効率よく学習することができます。
G検定に関しては、JDLA事務局が推薦する参考書を含め、たくさんの対策本が出ていますから、学習しやすいはずです。
また、ディープラーニングに関してもかなり深い知識が求められますので、公式を暗記するのはもちろん、ディープラーニングの論文を読むことも必要となってきます。
しかし、ディープラーニングの論文は英文で書かれていますので、英語が苦手な人は和訳されたサイトなどを利用するのが良いでしょう。
E資格の攻略法と例題
E資格の合格を目指した講座やセミナーも開催されていますが、参考書も販売されています。
ですから、基礎知識を持っている方なら独学で合格することもできるでしょう。
しかし、初めて学ぶ人の場合、いきなりディープラーニングから学ぶのは効率がよくありません。
まずはPython・数学・機械学習プログラム・線形モデルを先に理解しておくのが良いでしょう。
特に数学のベクトルや微分、線形代数は必須の知識なので、苦手としないように深く学習することが必要です。
E資格で出題される問題の例題
ここからは、ある程度学習が進んだ人向けに、どんな問題が出題されるのか、例題をいくつかご紹介します。E資格合格までに、一度は下記の例題を解いてみてはどうでしょうか。
- 自宅で使っている家電製品の故障数
- 全国の交差点での死亡事故の発生件数
- サイコロを投げた時に２の目が出るまでにかかる回数
- コインを投げた時に裏が出る回数
正しいリストを生成できる選択肢はどれか。
- [ I for I in range(101) if I % 2 = 0 ]
- [ I for I in range(101) if I % 2 == 0 ]
- [ I for I in range(100) if I % 2 = 0 ]
- [ I for I in range(100) if I % 2 == 0 ]
- 目的変数を複数の説明変数を用いて予測する。
- 入力に応じて有限個のクラスに分類する。
- データ中において類似的性質を有する集合を見出す。
- 入力に応じて二種類に判別する。
例えば入力をx、0および1で表現される二値変数をyとすると、xからyを推定する。
- 計算量が多く、それを回避する手段として削除型、圧縮型などのkNN法も存在する。
- 評価時よりも訓練時に計算量が多く、パラメトリック手法の一種と呼ぶことができる。
- k = 1のとき、各データ間のボロノイ境界が判別境界になる。
- 分類手法の１つであり、与えられたデータ周りのk個のデータから、多数決によってデータが属するクラスを分類する。
- グリッドサーチは探索するパラメータの候補値をランダムサーチよりも把握しやすいが、組み合わせの数だけ探索点の数が増える。
- ランダムサーチはグリッドサーチよりも計算時間が短くなるが、最適な組み合わせにたどり着かない可能性がある。
- グリッドサーチはハイパーパラメータの候補値を指定してそれぞれのパラメータで学習を行い、テストデータセットに対する予測が最 もいい値を選択するための手法である。
- ランダムサーチはハイパーパラメータの候補値ではなく、探索の対象とするハイパーパラメータ自体をランダムに決定し学習を行うこ とによって、テストデータセットに対する予測を徐々に向上させる手法である。
- モデルに学習用データのxとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに全データのxを入力し、出力された答えと全データのyで答え合わ せする。
- モデルに学習用データのxとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに検証用データのxを入力し、出力された答えと検証用データのyで 答え合わせをする。
- モデルに全データのxとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに検証用データのxを入力し、出力された答えと検証用データのyで答え 合わせをする。
- モデルに検証用データのxとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに学習用データのxを入力し、出力された答えと検証用データのyで 答え合わせをする。
このような例題が解けるようになったら、オンラインの模擬試験もあるので、受験前の最終確認として利用すると良いでしょう。
これから更に必要なE資格で生きる技術
これからの社会には人工知能の技術は不可欠なものとなるでしょう。
それとともに、中核となるディープラーニング技術を理解して実装できる人材は更に必要になっていきます。
資格がなくても人工知能に関わる仕事はできますので、資格取得だけが能力の証とは言えません。しかし技術を高め、今の自分の能力を確かめるためにも資格取得は十分役に立ってくれるはずです。
これから人工知能の分野での活躍を考えている人は、ぜひE資格の取得を目指してみましょう。
下記の動画では、E資格の攻略法が解説されています。
これからE資格の学習を始める方は、こちらもぜひご覧ください。
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