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一般社団法人日本ディープラーニング協会(JDLA)は3月12日、2021年 第1回 エンジニア資格「JDLA Deep Learning for ENGINEER 2021 #1」(E資格)の合格率が78. 44%だったと発表した。 今回の「E資格」は1年ぶりの開催で、2月19日(金)と20日(土)に実施した。受験者は1688名と過去最多で、うち合格者は1324人だった。「E資格」の累計合格者数は2984人と、間もなく3000人を突破する勢いだ。 平均得点率は機械学習が72. 14%、深層学習は67. 80% 今回の各科目の平均得点率は、応用数学は69. JDLAのE資格を受験したので内容を整理してみた | 自調自考の旅. 65%、機械学習は72. 80%、開発環境は78. 39%だった。 合格者は20代が最多、10代や60代の合格者も 合格者は年代別では10代が5人、20代は500人、30代は456人、40代は260人、50代は82人、60代は21人。20代が最も多く、10代や60代の合格者も少なからずいることが特徴と言える。 ソフトウェア業が358人で最多、高校生は1人 業種別では、ソフトウェア業が358人で最多だった。そのほか、情報処理・提供サービス業は327人、製造業は278人。学生に目を向けると、大学院生は55人、大学生は53人、専門学校生は1人、高校生は1人だった。 一般社員級が722人で最多、学生は116名 役職別では、一般社員級は722人、主任・係長級は269人、係長級は108人、部長級は43人、役員・経営者は21人、学生は116人、無職・その他は45人。一般社員級が最も多かった。 研究・開発が551人で最多、学生は115人 役職別では、研究・開発が551人で最多だった。そのほか、情報システム・システム企画は360人、その他は125人、学生は115人、企画・調査・マーケティングは71人と続く。 今回の本試験により、「G検定」もあわせたJDLA資格試験の受験者数は累計5万人を突破した。次回の2021年第2回「E資格」開催は2021年8月27日(金)と28日(土)を予定している。 E資格の傾向や対策は? なお、編集部では、日本ディープラーニング協会が手がけるG検定やE資格の概要・傾向・対策について、詳しく解説している。気になる人は以下の記事をチェックしてほしい。
狭義には,ディープニューラルネットワークの背景の数理,勾配法,誤差逆伝播,汎化性能をあげたりするための各種テクニック,初期値の決め方などの基礎を正しく理解し,それらを応用したモデルについて書かれた論文を読み解く力や,深層学習ライブラリに依存せずとも,論文に書かれているモデルを実装するスキルを有することを対外的に証明するものであると考えます. なので, どんな時でも超高性能なモデルを作れるスーパーディープラーニングエンジニア資格 というわけではなく, しかし,そのためのアプローチを模索し,前進できるエンジニア資格 であると私は思います. 「役に立ってるのか?」 この資格を持っていること自体が何かの役に立ったことは正直一度もありません. それはまだ先の話(認知度の向上,など)かなと思っていますし,来ないかもしれません.それでも, 資格の為に勉強した期間や,得た知識はかけがえのないものになりました (少し大げさですが). 前述の通り,資格をとったことでGAFAにも入っていませんし年収も上がっていませんし誰かに褒められることもないですが,その期間たくさん勉強したことは,いまの業務にとても役に立っています.特に,知識の引き出しが大きく増えたことがとても良かったです.前処理も,学習も,評価も,知っている知識の中で戦っていかなくてはならないので,さまざまな角度から多角的にアプローチすることにより,いままでは思いつくこともできなかったアイディアが浮かぶようになりました. 「必須の講座も高いし,それほどの対価があるの?資格ビジネスでは?」 少し余談になりますが, 私がTwitterでフォローしている学生,研究者,データサイエンティストの方々はすごい人ばかりで,それらを眺めていると毎日憂鬱になります .或いは私がこの世で一番能力の低いデータサイエンティストなのでは?と思ったりもします,本気で. 図8 心を病むフロー 彼らにとっては,E資格を受ける暇があるなら1つでも多くKaggleでサブミットしたほうが為になるとか思う人もいるかもしれません(誇大妄想です).勿論それは1つの側面を捉えていて,正しいと思います. E資格では実装力はついても実践力は身につかないからです . これはとても重要なポイントで, E資格はあくまで理論と実装であり,現実世界のデータをつかってどうこう……というなものは,講座にも試験にも一切ありません .
確率 (確率変数の性質) 統計学 密度関数とは確率変数の特徴を表すものである。確率変数Xが正規分布に従うとき、Xの確率密度関数は(う)となる。(う)に当てはまるものとして正しい選択肢を選べ。 ただし$δ^{2}$ は分散、 μは平均、pは成功確率、nは試行回数、λ = npとする。 問4. 統計 (ポアソン分布) 次の事例のうち、確率変数がポアソン分布に従うと考えられるものとして正しい選択肢を選択せよ。 A. 全国の交差点における死亡事故の発生件数 B. サイコロを投げたときに6の目が出るまでにかかる回数 C. コインを投げたときに表が出る回数 D. 自宅にある家電製品の故障数 問5. 情報理論 (KLダイバージェンス) コインを投げたとき、表が出た時をアタリ、裏が出た時をハズレとする。 最初はアタリもハズレも同じ確率{Q(アタリ), Q(ハズレ)}={$\frac{1}{2}, \frac{1}{2}$}で出ると思っていたが、 後から偏りがあると知り、 {P(アタリ), P(ハズレ)}={$\frac{1}{4}, \frac{3}{4}$}であった。 この時のKLダイバージェンスは(お)と算出される。(お)に当てはまるものとして正しい選択肢を選べ。ただしlogの底は2とする。 問6. 条件分岐 Python varが0よりも大きければ「bigger than 0. 」、小さければ「less than 0. 」、0と等しけ れば「equal to 0. 」と出力する以下のプログラムを考えた。 (あ) (い) (う)の組み合わせとして正しい選択肢を選べ。ただし、変数varに整数が格納されているとする。 A. (あ) if var > 0: (い) elseif var < 0: (う) else: B. (あ) if var < 0: (い) elseif var > 0: (う) else: C. (あ) if var < 0: (い) elif var > 0: (う) else: D. (あ) if var > 0: (い) elif var < 0: (う) else: 問7. 関数の実装 (range) リスト内包表記で0から100までのなかで偶数だけのリストを生成することを考える。 正しくリストを生成できる正しい選択肢を選べ。 A. [ I for I in range(100) if I% 2 = 0] B.