2021#2振り返り
E資格の本番試験を受験しましたので、実際の試験を見てどのような学習が効果があったかを振り返りました。JDLA認定プログラムの修了試験や問題集を使った試験対策の効果を4つの科目ごとに整理しています。簡潔な内容を心掛けました。
本番試験について
2021#2振り返り
2021#2はそれまでと随分傾向が変わったようです。苦手な特異値分解に時間をかけたのに出題なくがっかりです。シラバスは1～2年で見直されます。あくまで参考として。
受験してみて分かった学習効果です
応用数学
出題キーワード
情報量
KLダイバージェンス
ベルヌーイ
回帰
ベイズ定理
ベイズ推定
効果のあった学習
- 情報理論：公式暗記、導出過程、等価な式
- 確率統計
- 確率分布：負の対数尤度
- 確率密度関数：公式暗記、式の変形（微分）、使い方
- ベイズ定理/推定：公式暗記、計算
機械学習
出題キーワード
sigmoid
softmax
最尤推定
オッズ
TP/TN/FP/FN
F値
Accuracy
Recall
PCA
AE
バッチ正規化
レイヤ正規化
GBDT
生成モデル
MAE/RMSE
ノルム
Dropout
Dropconnect
DataAugument
方策勾配定理
REINFORCE
効果のあった学習
- 活性化関数：種類、用途、論理式暗記
- 混同行列：使い方
- 決定係数：特徴
- 次元削除：手法
- 正規化：種類、用途、特徴、弱点、コード実装
- アンサンブル学習：種類、概要
- 条件付き確率：数式理解、利用技術
- 誤差指標：読み取り方、得られる情報
- 正則化：理論、効果、手法、調整方法
- 強化学習：用語、数式暗記、特徴
深層学習
出題キーワード
計算グラフ
CNN
im2col
順伝播
DenseNet
MobileNet
ResNet
YOLO
R-CNN
IoU
conditional GAN
U-Net
LSTM
Attention
Wavenet
Transformer
BLEU
DQN
Exparience Replay
効果のあった学習
- 誤差逆伝播法：手計算、コード実装
- 畳み込み：コード実装
- ニューラルネット：コード実装
- 画像処理分野
- 最適化：特徴、コード実装
- 画像分類モデル：論文特徴、何が革新、役割、図式理解
- 物体検出モデル：論文特徴、処理順序、評価指標
- セマンティックセグメンテーション：概要、論文特徴、工夫、図式理解
- 生成分野
- 敵対的生成ネットワーク：論文特徴、図式理解
- 自然言語処理分野
- 基礎：機能役割、論理式暗記、コード実装、評価指標
- 応用：論文特徴、図式理解
- 深層強化学習：特徴、動き
開発環境
出題キーワード
蒸留
プルーニング
GPU
モデル並列
データ並列
Numpy
scickt-learn
pandas
Pytorch
TensorFlow
効果のあった学習
- 軽量化技術：特徴説明、論理式意味、仕組み詳しく
- 高速化技術：特徴説明、グラフ読み取り、説明文読解
- 機械学習ライブラリ：種類、特徴
- フレームワーク：種類、特徴、体系整理
以上