こんにちは、りょうたろです。
このブログではディープラーニングG検定の問題集として有名な、徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 、通称(黒本) に関する情報や、G検定の試験対策に関する情報をシェアしています。
今回は、G検定直前に押さえておくべき点の理解度チェックを10問出題したいと思います。少し難しいですが、チャレンジしてみてください。
＊この度２０２１年２月にディープラーニング G検定に興味をもったらはじめに読む本を Kindle本で出版しました！
対象とする人
・白本や黒本の問題演習を一通り終えた人
・AI系の知識を十分お持ちの方。
・ゼロから作る Deep Learning などの書籍で勉強済みの方
逆に、今から勉強を始めようという方は、まず黒本の問題をしっかり解いてから、こちらで理解度チェックを行うのが良いと思います。
理解度チェック10問
基本的にG検定問題集に沿った形で分類しています。
第 1 章 人工知能をめぐる歴史と動向
１： チューリングテストは何をするためのテスト？、どんな方法で行われる？
２： フレーム問題はどのような問題？
第 2〜３ 章 機械学習の基礎と具体的手法
３： 重回帰分析で生じる、多重共線性はどのような問題？
４： ホールドアウト法とクロスバリデーションの違いを説明できる？
５：スラック変数は何のために用いられる？
６：kNN法とk-means法の違いを説明できる？
第 5 章 ディープラーニングの概要と手法
７：ステップ関数や、シグモイド関数が現在の活性化関数の主流とならない理由を、それぞれ説明できる？ (ヒント：ステップ関数はx=0の点で〇〇できない、シグモイド関数は〇〇〇〇問題がある)
８：停留点と鞍点の違いを説明できる？
９：エポック、イテレーションの意味を区別して説明できる？
１０：CNNでの畳み込み層、プーリング層での作用を説明できる？
最後に
いかがでしたか、意外とすんなり答えられた方は少ないのではないでしょうか。
この理解度チェックはそもそも、私が黒本を復習して正答率９割越えの段階で生じた疑問をまとめたものです。ここで答えられなくても不安になる必要はありません。しっかり白本や黒本で復習し、Web模試などを受ければ十分合格点に到達するでしょう。
ただ、「黒本は点数が取れたのに、本番は全然ダメだった」という人は、意外と解答の丸暗記をしていて、こういう細かい理解が不十分である事が多いのではないかと思います。
また、黒本でカバーしきれていない、CNN,RNN,強化学習などの分野は公式テキストで確認する必要があります。
G検定は試験中に検索が可能です。しかし、人名や固有名詞は比較的調べやすいのですが、混同しやすい用語やメカニズムに関してはなかなか検索結果が得られません。そういうポイントはあらかじめ理解した上でテストに臨みましょう！結局、基本は白本と黒本の完成度をいかに高めるかです。それではまた！
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