E資格試験勉強の進捗確認方法について

　機械学習に特化した内容を表面的に学ぶため、実力が付きにくい分野です。 『応用数学』 を背景にして、「機械学習」「深層学習」の理論を理解できればいいのですが、「数式で説明されても余計に分からない・・」のような感じで本講座は進みます。【４】の黒本で導出過程を見ている頃に「だからこの式を学んでるのか！」と公式の本質に気づいたりしました。試験に出るので公式や計算問題に向き合いますが、正直どこまで理解できたか分からないです。本番の得点率は82%でした。

　本講座でも触れられているところは理解が進みます。しかし「深層学習」と比較すると、その一部だったり補足的な位置づけの知識になってしまいます。「深層学習」のコアな部分とは少し離れるかなと思われる 『機械学習』 の知識をうまく補って、 『機械学習』 を主にした出題に対応します。【３】の問題集で十分補えました。【４】の黒本でアルゴリズムのコード問題に慣れました。本番の得点率は89%でした。

　【１】のJDLA認定プログラムの修了試験の見直し時点で、 『深層学習』 の本番試験にも対応できそうです。補うことは、本番試験相当の問題に慣れること、本番試験までに記憶が薄れていくことへの対処です。本番試験では、理論の理解が正しいかを細かく問われたり、コードや図表を絡めた問題が出題されます。試験の時間配分で確保した時間を使ってしっかりと解答したいです。本番の得点率は82%でした。

　 『開発環境』 で覚えることは非常に少ないですが、簡単とは言い切れません。暗記対策なら【１】で十分ですが、どう使えばよいか、より実践に近い知識または、知識の活用方法を問われます。消去法で選択肢を絞っても、どうしても絞り切れない設問もあります。どの問題集でもボリュームが少なめで、問題集から打てる対策はわずかです。AI開発の業務経験あれば、有利に働きそうです。本番の得点率は86%でした。