資格・勉強一覧

資格試験に向けた勉強報告

統計検定2級~その1

どの級から受けるか迷いましたが、自分が知りたい機械学習関係に直接繋がる内容が出てくるのが2級でした。3級あたりから受けるほうが手堅いかもしれませんが、モチベーションの観点からまず2級を対象にしました。

さっそくテキストを購入します。公式本ですが、書籍名が「統計検定」とはなっていないので、書店で探す場合は要注意。2級に対応するテキストは「統計学基礎」になります。

さっそく第1章と第2章まで読了しました。第1章は記述統計の話で、第2章は推測統計の土台となる確率論の話になります。とにかく第2章からがっつり数学の話で、理解が進まない箇所が多く、時間が掛かりました。さらっと一行で済まされている暗黙知が欠けているから、つらいケースが多いです。一応読了したものの、理解度は半分に満たないです。恐らくテキストは何周かすることになるでしょう。何となくイメージを掴めるところまでいければ、そこから加速度的に理解が進む気はするのですが……。がっつり勉強する時間が欲しいです。

なお、2021年をもって、1級以外のペーパーテストは廃止となり、CBT方式試験になります。いつでも受験できることはとてもありがたいのですが、お尻を決めて勉強を計画しないと、ずるずる引き延ばしてしまいそうな危うさがあります。


G検定~その3(合否発表)

2022年03月17日、G検定の合否結果がメールで通知されました。結果は無事合格です。再受験割引があるとはいえ、安くない受験料ですので、一発で合格できて良かったです。

■合否結果
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【 合 格 】
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総受験者数 6,760名
合格者数  4,198名

■シラバス分野別得点率(小数点以下切り捨て)
1.人工知能とは.  人工知能をめぐる動向. 人工知能分野の問題:77%
2.機械学習の具体的手法:68%
3.ディープラーニングの概要:80%
4.ディープラーニングの手法:68%
5.ディープラーニングの社会実装に向けて:90%
6.数理・統計:66%
7.法律・倫理・社会問題:56%

それなりに理解していたつもりの”機械学習の具体的手法”が思ったより低かったですが、それでも全体として7割くらいは取れたように思います。合格者数と総受験者数から合格率は62%なので、これまでと大きく変わりません。総合得点率や合格ラインは開示されないので、上記が試験結果の全てとなります。

合格者用のページから合格認証ロゴをダウンロードできるので、さっそく貼りつけてみました。JPEG、PNGなど様々な形式のファイルがzip書庫で圧縮されています。

勉強時間は、合計909分(15時間程度)でした。公式テキスト読みがメインで、試験直前には公式テキスト外の内容についてインターネット上の情報を用いて勉強しました。

自分はメインの業務ではないものの、人工知能に関わる業務にここ1年ほど携わっているので、そちらへ寄与することを狙っての自己研鑚が、受験の動機です。或いは、久しぶりに語学以外の試験に挑戦したい、という面もありました。

こちらの試験の有用性ですが、人工知能やディープラーニングに関する知識の土台を広げることに役立ちます。一方で具体的に何かをするには、別途勉強をする必要があります。人工知能を理解するにあたって、色々とキーワードやきっかけを得られる、そんな試験だと思います。


G検定~その2(受検当日)

2022年03月05日、2022年第1回G検定を受検しました。年度ではなく年で区切るんですね。合格率が6~7割とのことで、公式テキストのみで勉強してきたのですが、直前になって色々調べてみると、公式テキストではカバーされない内容が多々出題されるとのこと。慌ててネット上の記事を見て、キーワードの収集に努めました。

13時になり、いざ本番。この試験の大きな特徴として、自宅受験である点が挙げられます。つまり、書籍やインターネットを参照できるのですが、問題数191問に対して制限時間120分なので、1問を40秒弱で解答する必要があり、悠長に調べている時間はありません。そのため、ある程度即答できる知識がないと厳しいです。

前半はインターネットを参照しつつ、慎重に解いていたこともあり、半分の時間が経過して3分の1解けているか否かといった状況でした。これはマズいとなり、後半からスピードアップしましたが、とにかく解答を埋めるラストスパートが間に合わず、3問ほど未解答になってしまいました。ペーパー試験の感覚で見積もってしまいましたが、CBTのマウスによる解答選択および次の問題へ遷移するためのクリック操作は思いのほか時間が掛かり、このような結果となりました。あとペーパー試験に比べてCBTは、問題の先読みがしづらい点も不便でした。解けそうな問題の有無がわからないので、時間配分が難しいんですよね。残りの問題がどれも解けそうにないなら、今見ている解けそうな問題に少し時間を割こうという判断ができるのですが、そうした計画ができないのです。

試験の内容ですが、公式テキストの範囲からも一定量出題されますが、範囲外からもたくさん出ます。法律系の問題では、個人情報保護関連が多かったことが印象的でした。ただほとんど同じような問題が出題されたりしたので、恐らく191問以上用意されている中から、ランダムに出題されているのだと思います。複数人が隣に並んで受験するケースへの対策ですかねえ。いつもの癖で自己採点のために解答を複写していたのですが、これは無駄な努力でした。問題数も多いので複写で地味に時間を費やしてしまい、失敗でしたね。

インターネットによる調査もキーワード入力から結果確認までの時間は地味に掛かるので、累積していくときついです。それでもキーワード系問題は何とかなるのですが、文章解釈が必要なものや計算問題は時間ロスが無死できないレベルになります。

受験後の手応えとしては、微妙ですね。前半の方の問題は、調べつつ解いたのである程度正解率は高いと思いますが、後半の方でどれだけ取りこぼしているかです。ただ、この試験は得点や合格ラインは公表されず、合格率のみが公表されます。なので、一定の合格ラインが決められつつ、合格率が想定範囲に収まるように合格ラインが調整されると思われるので、他の受験者次第な部分もあります。合格ラインが固定なら、CBTの性質上即時に合否判定が出るでしょうし。あと前述の通り、受験者毎に出題される問題が異なっていると考えられるため、その辺りの調整も入ると思われます。というわけで、3月14日以降の合否通知を待ちましょう。


G検定~その1

2021年12月11日に、G検定公式テキストを購入しました。とりあえず1周して、現在2周目を読んでいるところです。2022年03月05日の試験を申し込んだため、あまり時間の余裕はありません。

機械学習については別途勉強していた部分もあり、また並行して「人工知能は人間を超えるか」を読了したこともあって、前半部分はすんなりと読めました。ただ後半の特に6章については、十分に理解しきれておらず、要復習状態です。

以下、一通り読んでみた上で各章の感想です。

  • 1章
    • 歴史なので読み物としては楽しいが、アルファベットの羅列などを覚えるのがしんどい。でも量は多くない。
  • 2章
    • ここも機械学習、ディープラーニングへ至る歴史の要素が強いが、多少理屈の部分も出てくる。
  • 3章
    • 人工知能を考える上での問題について、キーワードが並んでいる。分量は多くなく、これ以降の章を読むための準備といった内容。
  • 4章
    • 機械学習のモデルや評価に関する具体的な内容。知っている内容が多いが知らなかった内容もあって面白い。
  • 5章
    • ディープラーニングの入口。ディープラーニングのイメージが何となく掴める。
  • 6章
    • ディープラーニングの具体的な手法。ここが難しくて、読みほぐせていない。分量も多い。
  • 7章
    • 少し毛色が変わって、AI関連のプロジェクトの進め方などに関する話。
  • Appendix
    • 事例集。AIを適用する領域を考える上で参考になる。手段が目的とならないためにも、ルールベースではなくAIを適用した方が良い領域を見極めるのは大事。

炎の千本ノック2の解答結果をまとめた

炎の千本ノック2を3周回したので、その結果を活用します。こういった問題集テキストは、解き終えた結果こそ、自分用の唯一無二の教材となるので、解きっぱなしはもったいないです。

1回解くごとに○×を付けているので、2^3通りの組み合わせが存在します。復習の要否を考えた場合、×が1個入っていると基本的に復習対象になりますね。3回分だと定着したのか、偶然なのかの判断が難しいからです。

×××要復習
××最終的に身に着いたかもしれないが、念のため復習
××あやふやなので、復習
×おそらく大丈夫
××あやふやなので、復習
×あやふやなので、復習
×あやふやなので、復習
理解している

結果は表にしてまとめました。