JDLA E資格・G検定対策ブログ

JDLA E資格合格者が送る、E資格・G検定向けの対策を公開するブログです。

Study-AIさんによる、E資格難易度調査

E資格2021#2合格のEG_Studyです。

人工知能勉強会 Study-AIさんが、E資格難易度調査を公開しているのを見つけましたのでシェア。 「難易度についてのアンケート結果」が印象的。読んで「うんうん」とうなずいてしまいました。 https://study-ai.com/difficulty2021/

  • 数学的なバックグラウンド(理解)をもっていないと、学習に時間がかかると思います。他の試験より、覚えるより考える試験となります。
  • 実務で経験があるか、根本を赤本レベルで理解するか、全てプログラミングで実装体験しないと合格には結びつかないと思いました。

筆者の感覚も似ています。次回受験までに、根本を赤本レベルで理解したいなぁ。 というわけでこのブログでは、しばらく数学の基礎解説に重点を置いていきます。前回受験で書き溜めた自分用のノートで、筆者も復習しながら。

線形代数[2] ベクトルは、ほとんど「縦」

E資格に向けて受験勉強すると、線形代数の式とにらめっこする日々が続くのですが、その「前」に、これだけは覚えておくととっても役に立つ、という知識が一個あるので公開しておきます。それは・・・

機械学習の数式に出てくるベクトルは、ほとんど「縦」ベクトルである

ということなんです。縦ベクトルとは要素が縦に並んでいるベクトル、つまり

 
\begin{pmatrix}
x1\\
x2\\
...\\
xn
\end{pmatrix}

の形をしているベクトルです。機械学習の数式に出てくるベクトルはほとんどこの形をしている、ということなのです。

 

この知識が、E資格の勉強時にどう役に立つのか?例えばE資格の勉強をはじめると、機械学習の数式で頻出する形式であるb^Txの形の数式をたくさん見ることになります。でもこの式を見た時に、

bx、どっちが横でどっちが縦?って迷いませんか?

その時にはぜひ、数式中のベクトルは「縦」ベクトルであることを思い出して下さい。そうすれば、b^Txは、

 \begin{pmatrix}
b1, b2, ... , bn
\end{pmatrix}
\begin{pmatrix}
x1\\
x2\\
...\\
xn
\end{pmatrix}

の形をしている、とすぐに思い浮かべることができます。

 機械学習の数式に出てくるベクトルは、ほとんど「縦」ベクトルである

これはぜひ覚えておきましょう。

 

p.s. 機械学習の数式に出てくるベクトルは、なぜ「縦」ベクトルなのか?その考察をはてなブロガーのTadaoYamaokaさんが考察しています。なかなか興味深いのでご参考まで。

線形代数:知識の整理

このページでは、応用数学の知識の整理を行っていきます。試験直前の見直しにも最適!

テンソル

この2つは、Chainerチュートリアルの5章「線形代数の基礎」に詳しく掲載されていますのでご参考まで。

線形代数[1] ○○とは、ベクトルや行列をひっくるめた概念

E資格を取得するには、応用数学としての線形代数に取り組む必要があります。

線形代数の学習をするときに、機械学習ベンチャーとして大変有名なPreferred Network社さんが出してくれている「ディープラーニング入門 Chainerチュートリアル」には大変お世話になりました。

 

このブログでは、ここで学んだ知識を、E資格の受験対策に適した順序にうまく並べ替えて示していこうと思ってます。基礎、とっても大事だから。

 

ということで、最初の知識は、タイトルでも穴埋めにした○○です。

○○とは、ベクトルや行列を一般化した概念である

正解はこちら。Chainerチュートリアルの5章「線形代数の基礎」にも記載されていますので、ぜひアクセスしてみて下さい。

JDLA E資格は「E資格2022#2」よりシラバス改訂 (来年2022年8月26日(金)・27日(土))

初回記事は、本ブログを書き始めるモチベーションとなったこちらの情報から。

「E資格(エンジニア資格)2021#2」結果発表とシラバス改訂のお知らせ - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】 (jdla.org)

2022#2までに、深いレベルで理論と数式の理解を進めるべく、このブログを書き進めていきます!